(57)【要約】  注目度推定装置１０は、特定の空間１００内の部分毎の環境を特定する環境情報、及び部分毎の位置を特定する位置情報のうち少なくとも一つと、部分毎の当該部分に滞在している人の数を特定する滞在人数情報とを用いて、部分毎に、当該部分に滞在している人が当該部分に注目している度合を示す注目度を推定する、注目度推定部１１を備えている。
2011162119.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の空間内の部分毎の環境を特定する環境情報、及び前記部分毎の位置を特定する位置情報のうち少なくとも一つと、前記部分毎の当該部分に滞在している人の数を特定する滞在人数情報とを用いて、前記部分毎に、当該部分に滞在している人が当該部分に注目している度合を示す注目度を推定する、注目度推定部を備えている、ことを特徴とする注目度推定装置。
【請求項２】
前記部分毎に設置された環境センサから前記環境情報を取得し、そして、前記部分毎に設置された人感センサから前記滞在人数情報を取得する、情報取得部を更に備え、
前記環境情報が、前記部分毎の音量、及び前記部分毎の温度のうち少なくとも一つを特定する情報であり、
前記注目度推定部が、前記部分毎に、前記情報取得部が取得した前記環境情報と前記滞在人数情報とを用いて前記注目度を推定する、請求項１に記載の注目度推定装置。
【請求項３】
前記情報取得部が、前記人感センサの反応回数及び反応時間を取得し、取得した前記反応時間及び反応時間を予め作成された回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得し、
前記回帰式は、設定期間における前記人感センサの反応回数及び反応時間から得られた情報と、前記人感センサが設置された部分での前記設定期間中に計測された人数と、の関係の回帰分析によって作成されている、請求項２に記載の注目度推定装置。
【請求項４】
前記回帰式が、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値と、を変数として含み、
前記情報取得部が、取得した前記反応回数及び反応時間から、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値とを算出し、算出した値を前記回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得する、請求項３に記載の注目度推定装置。
【請求項５】
前記部分毎に設置された人感センサから、前記滞在人数情報を取得する、情報取得部と、
前記位置情報を記憶する、記憶部と、
を更に備え、
前記注目度推定部が、前記部分毎に、前記記憶部に記憶されている前記位置情報と、前記情報取得部が取得した前記滞在人数情報とを用いて、前記注目度を推定する、請求項１に記載の注目度推定装置。
【請求項６】
前記情報取得部が、前記人感センサの反応回数及び反応時間を取得し、取得した前記反応時間及び反応時間を予め作成された回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得し、
前記回帰式は、設定期間における前記人感センサの反応回数及び反応時間から得られた情報と、前記人感センサが設置された部分での前記設定期間中に計測された人数と、の関係の回帰分析によって作成されている、請求項５に記載の注目度推定装置。
【請求項７】
前記回帰式が、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値と、を変数として含み、
前記情報取得部が、取得した前記反応回数及び反応時間から、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値とを算出し、算出した値を前記回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得する、請求項６に記載の注目度推定装置。
【請求項８】
前記情報取得部が、更に、前記部分毎に設置された環境センサから、前記環境情報を取得し、
前記環境情報が、前記部分毎の音量、及び前記部分毎の温度のうち少なくとも一つを特定する情報であり、
前記注目度推定部が、前記部分毎に、前記情報取得部が取得した前記環境情報を更に用いて前記注目度を推定する、請求項５〜７のいずれかに記載の注目度推定装置。
【請求項９】
前記環境情報が、少なくとも前記部分毎の音量を特定する情報であり、
前記位置情報が、前記部分毎における、前記特定の空間の入口から当該部分までの距離であり、
前記注目度推定部が、前記部分毎に、当該部分に滞在している人の数に重み係数を乗算して得た値と、前記特定の空間の全ての部分についての前記距離の合計値に対する当該部分についての前記距離の比に重み係数を乗算して得た値と、当該部分の音量に重み係数を乗算して得た値とから、前記注目度を算出する、請求項８に記載の注目度推定装置。
【請求項１０】
前記環境情報が、前記部分毎の音量及び前記部分毎の温度を特定する情報であり、
前記位置情報が、前記部分毎における、前記特定の空間の入口から当該部分までの距離であり、
前記記憶部が、更に、前記情報取得部によって過去に取得された前記部分毎の当該部分に滞在している人の数の最小値と、音量について予め設定された基準音量と、温度について予め設定された基準温度とを記憶しており、
前記注目度推定部が、前記部分毎に、
前記最小値に対する当該部分に滞在している人の数の比に重み係数を乗算して得た値と、
前記特定の空間の全ての部分についての前記距離の合計値に対する当該部分についての前記距離の比に重み係数を乗算して得た値と、
前記基準音量に対する当該部分の音量の比に重み係数を乗算して得た値と、
前記基準温度に対する当該部分の温度の比に重み係数を乗算して得た値とから、前記注目度を算出する、請求項８に記載の注目度推定装置。
【請求項１１】
前記環境情報が、前記部分毎の音量及び前記部分毎の温度を特定する情報であり、
前記位置情報が、前記部分毎における、前記特定の空間の入口から当該部分までの距離であり、
前記記憶部が、更に、前記情報取得部によって過去に取得された前記部分毎の当該部分に滞在している人の数の平均値と、前記情報取得部によって過去に取得された前記部分毎の音量の平均値と、前記情報取得部によって過去に取得された前記部分毎の温度の平均値とを記憶し、
前記注目度推定部が、前記部分毎に、
当該部分に滞在している人の数と前記人の数の平均値との差に重み係数を乗算して得た値と、
前記特定の空間の全ての部分についての前記距離の合計値に対する当該部分についての前記距離の比に重み係数を乗算して得た値と、
当該部分の音量と前記音量の平均値との差に重み係数を乗算して得た値と、
当該部分の温度と前記温度の平均値との差に重み係数を乗算して得た値とから、前記注目度を算出する、請求項８に記載の注目度推定装置。
【請求項１２】
前記情報取得部が、前記滞在人数情報及び前記環境情報を取得する度に、これらを、前記記憶部に記憶させており、
前記記憶部に記憶された前記滞在人数情報及び前記環境情報を用いて、前記記憶部に記憶されている、前記人の数の平均値、前記音量の平均値、及び前記温度の平均値を再計算する、情報更新部を更に備えている、請求項１１に記載の注目度推定装置。
【請求項１３】
前記特定の空間内のいずれかの部分において、前記注目度推定部による注目度の推定ができない場合に、前記注目度の推定ができない部分に対応する他の部分を特定する、対応部分特定部を更に備え、
前記記憶部が、前記部分毎に、前記注目度推定部によって過去に推定された前記注目度を記憶しており、
前記注目度推定部が、前記対応部分特定部によって特定された前記対応する他の部分における、前記過去に推定された前記注目度に基づいて、前記注目度の推定ができない部分における前記注目度を予測する、請求項５〜１２のいずれかに記載の注目度推定装置。
【請求項１４】
前記対応部分特定部が、前記注目度の推定ができない部分以外の部分における前記過去に推定された前記注目度、及び前記位置情報のうち、少なくとも１つを用いて、前記対応する他の部分を特定し、
前記注目度推定部が、
前記記憶部に記憶されている、前記対応する他の部分における、前記過去に推定された前記注目度に対して、現在の時刻を基準として、過去に向けて、設定された間隔で時間窓を設定し、
最新の時間窓における前記注目度の変化と、前記最新の時間窓以外の時間窓における前記注目度の変化とを対比して、変化の態様が前記最新の時間窓に最も類似する時間窓を特定し、
そして、前記記憶部から、特定した前記時間窓での、前記注目度の推定ができない部分における過去の前記注目度を抽出し、抽出した過去の前記注目度を、前記注目度の推定ができない部分における現在の前記注目度とする、請求項１３に記載の注目度推定装置。
【請求項１５】
人感センサが設置された、前記特定の空間以外の空間のうち、前記特定の空間に類似する類似空間を特定する、類似空間特定部を更に備え、
前記注目度推定部が、
前記特定の空間内の前記部分及び前記特定の空間内の前記人感センサが反応しない無反応部分と、前記類似空間内のそこに配置された前記人感センサが反応する反応部分との対応関係を特定し、
そして、前記対応関係と、前記特定の空間における前記部分毎に推定された前記注目度と、前記類似空間内の前記反応部分毎に推定された、当該反応部分に滞在している人が当該反応部分に注目している度合とを用いて、
前記無反応部分における前記注目度を予測する、請求項５〜１４のいずれかに記載の注目度推定装置。
【請求項１６】
前記注目度推定部が、
前記特定の空間における前記位置情報と、前記特定の空間内の前記無反応部分の位置を特定する情報と、前記類似空間内の各反応部分の位置を特定する情報とを用い、
前記対応関係として、前記特定の空間内の前記部分それぞれに類似する前記類似空間内の前記反応部分と、前記無反応部分に類似する前記類似空間内の前記反応部分とを特定する、
請求項１５に記載の注目度推定装置。
【請求項１７】
前記記憶部が、前記類似空間内の前記反応部分毎に過去に推定された前記度合を記憶し、
前記注目度推定部が、
前記記憶部に記憶されている、前記類似空間内の前記反応部分毎に過去に推定された前記度合に対して、現在の時刻を基準として、過去に向けて、設定された間隔で時間窓を設定し、
更に、各時間窓における前記反応部分毎の前記度合の変化と、前記特定の空間内の前記部分毎に推定された前記注目度の最新の変化とを対比して、変化の態様が前記注目度の最新の変化に最も類似する時間窓を特定し、
そして、前記記憶部から、特定した前記時間窓における、前記無反応部分に類似する前記反応部分に対して推定された前記度合を抽出し、抽出した前記度合を、前記無反応部分における前記注目度とする、請求項１６に記載の注目度推定装置。
【請求項１８】
特定の空間内の部分毎の環境を特定する環境情報、及び前記部分毎の位置を特定する位置情報のうち少なくとも一つと、前記部分毎の当該部分に滞在している人の数を特定する滞在人数情報とを用いて、前記部分毎に、当該部分に滞在している人が当該部分に注目している度合を示す注目度を推定する、注目度推定ステップを、
有していることを特徴とする注目度推定方法。
【請求項１９】
コンピュータに、
特定の空間内の部分毎の環境を特定する環境情報、及び前記部分毎の位置を特定する位置情報のうち少なくとも一つと、前記部分毎の当該部分に滞在している人の数を特定する滞在人数情報とを用いて、前記部分毎に、当該部分に滞在している人が当該部分に注目している度合を示す注目度を推定する、注目度推定ステップを、実行させる、
命令を含むプログラムを記録している、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、店舗の各売り場において客の注目度を推定する、注目度推定装置、注目度推定方法、及びプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、例えば、スーパー、百貨店、ファッションビル等の大規模な店舗では、人感センサ等を用いて、店舗に訪れた人の検出が行われている。そして、検出結果は、各売り場における集客の分析、デジタルサイネージ（Digital Signage：電子看板）等に利用されている（例えば、特許文献１及び２参照。）。【０００３】
例えば、特許文献１は、店に出入りした人の数と、商品の傍を通過した人の数とを人感センサ等で検出し、検出結果、店舗の商品レイアウト、及び商品が販売されたときの販売情報に基づいて、商品の販売分析を行う分析装置を開示している。特許文献１に開示された分析装置によれば、特定商品の販売分析結果を店舗間で比較することができるので、特定商品が売れていない店舗における、売れない理由を特定することができる。【０００４】
また、特許文献２は、デジタルサイネージとして機能する表示装置を開示している。特許文献２に開示された表示装置は、その近傍に存在する人を検出する人感センサを備えており、検出結果をデジタルサイネージに利用することができる。具体的には、特許文献２に開示された表示装置によれば、表示される広告コンテンツ毎に、人の集まり具合を特定でき、販促効果の高い広告の分析を行うことができる。また、特許文献２に開示された表示装置によれば、人の集まり具合に応じて、広告の映像と共に出力される音の大きさ、及び画面の輝度等を変化させることもできる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−１７９１９９号公報
【特許文献２】特開２０１０−７８８６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
このように、特許文献１及び２に開示された技術では、店舗に訪れた人の数が検出され、そして、検出された値に基づいて、各種の分析が行われている。しかしながら、人の数が多いか少ないかといった情報だけでは、実際の状況を正確に推定することは困難である。【０００７】
例えば、入口付近には多数の人が存在するが、入口から遠い位置には人が全然存在していない場合、特許文献１に開示された分析装置では、入口付近に配置された商品が単純に人気商品であると分析されてしまう可能性がある。また、人気が高い商品がレイアウトされている位置に向かう動線上に、不人気商品がレイアウトされている場合、不人気商品であるにも関わらず、その近傍を多くの人が通過する。この場合、特許文献１に開示された分析装置では、この不人気商品が人気商品であると分析されてしまう可能性がある。【０００８】
同様に、デジタルサイネージとして機能する、特許文献２に開示された表示装置では、検出された人の数は、表示装置の傍にレイアウトされた商品の影響を受けていると考えられるため、当該表示装置では、広告の正確な分析は困難である。【０００９】
このように、特許文献１及び２に開示された技術には、分析結果の信用性が低いという問題が存在する。従って、店舗等の特定の空間における各種分析においては、特定の空間の実際の状況を端的に表すことができる、新たな指標の提案が求められている。【００１０】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、特定の空間における実際の状況を表現可能な指標を提供し得る、注目度推定装置、注目度推定方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における注目度推定装置は、特定の空間内の部分毎の環境を特定する環境情報、及び前記部分毎の位置を特定する位置情報のうち少なくとも一つと、前記部分毎の当該部分に滞在している人の数を特定する滞在人数情報とを用いて、前記部分毎に、当該部分に滞在している人が当該部分に注目している度合を示す注目度を推定する、注目度推定部を備えている、ことを特徴とする。【００１２】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における注目度推定方法は、特定の空間内の部分毎の環境を特定する環境情報、及び前記部分毎の位置を特定する位置情報のうち少なくとも一つと、前記部分毎の当該部分に滞在している人の数を特定する滞在人数情報とを用いて、前記部分毎に、当該部分に滞在している人が当該部分に注目している度合を示す注目度を推定する、注目度推定ステップを、有していることを特徴とする。【００１３】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、特定の空間内の部分毎の環境を特定する環境情報、及び前記部分毎の位置を特定する位置情報のうち少なくとも一つと、前記部分毎の当該部分に滞在している人の数を特定する滞在人数情報とを用いて、前記部分毎に、当該部分に滞在している人が当該部分に注目している度合を示す注目度を推定する、ステップを、実行させる、命令を含むプログラムを記録している、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
以上のように、本発明における、注目度推定装置、注目度推定方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体によれば、特定の空間における実際の状況を表現可能な指標を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、本発明の実施の形態１における注目度推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、図１に示した注目度推定装置と注目度推定の対象となる特定の空間とを示す図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態１において注目度推定の対象となる特定の空間の１つを拡大して示す図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態１における注目度推定装置の動作を示すフロー図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態１において取得された滞在人数情報及び環境情報の一例を示す図である。
【図６】図６は、本発明の実施の形態１において利用される売場属性情報の一例を示す図である。
【図７】図７は、本発明の実施の形態１における注目度の表示態様の第１の例を示す図である。
【図８】図８は、本発明の実施の形態１における注目度の表示態様の第２の例を示す図である。
【図９】図９は、本発明の実施の形態１における注目度の表示態様の第３の例を示す図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態１における注目度の表示態様の第４の例を示す図である。
【図１１】図１１は、売場に設置された人感センサの出力例を示す図である。
【図１２】図１２は、調査によって得られた実際の滞在人数と、回帰式により算出された滞在人数との関係を示す図である。
【図１３】図１３は、調査によって得られた実際の滞在人数と算出された滞在人数との残差を示す図である。
【図１４】図１４（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ、回帰式を用いて算出された滞在人数の一例を示す。
【図１５】図１５は、本発明の実施の形態２における注目度推定装置の構成を示すブロック図である。
【図１６】図１６は、本発明の実施の形態２における注目度推定装置の動作を示すフロー図である。
【図１７】図１７は、本発明の実施の形態３における注目度推定装置の構成を示すブロック図である。
【図１８】図１８は、本発明の実施の形態３において注目度の推定対象となっている空間の一例を示している。
【図１９】図１９は、本発明の実施の形態３における注目度推定装置の動作を示すフロー図である。
【図２０】図２０は、図１９に示した予測処理を具体的に示すフロー図である。
【図２１】図２１は、図２０に示すステップＣ６３〜Ｃ６４を具体的に説明する説明図である。
【図２２】図２２は、本発明の実施の形態４における注目度推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２３】図２３は、本発明の実施の形態４において注目度の推定対象となっている空間の一例を示している。
【図２４】図２４は、本発明の実施の形態４における注目度推定装置の動作を示すフロー図である。
【図２５】図２５は、図２３に示したフロアＡ及びフロアＢそれぞれの売場属性情報の一例を示す図である。
【図２６】図２６は、図２３に示したフロアＡ及びフロアＢそれぞれの注目度変化の一例を示す図である。
【図２７】図２７は、本発明の実施の形態４における注目度の表示態様の例を示す図である。
【図２８】図２８は、本発明の実施の形態１〜４における注目度推定装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態１における、注目度推定装置、注目度推定方法、及びプログラムについて、図１〜図１０を参照しながら説明する。
【００１７】
［装置構成］
最初に、図１〜図３を用いて、本実施の形態１における注目度推定装置１０の構成を説明する。図１は、本発明の実施の形態１における注目度推定装置の構成を示すブロック図である。図２は、図１に示した注目度推定装置と注目度推定の対象となる特定の空間とを示す図である。図３は、本発明の実施の形態１において注目度推定の対象となる特定の空間の１つを拡大して示す図である。
【００１８】
図１に示すように、注目度推定装置１０は、注目度推定部１１を備えている。注目度推定部１１は、特定の空間１００内の部分毎の環境を特定する環境情報、及び部分毎の位置を特定する位置情報のうち少なくとも一つと、部分毎の当該部分に滞在している人の数を特定する滞在人数情報とを用いて、部分毎に、注目度を推定する。注目度とは、対象となった部分に滞在している人が、当該部分に注目している度合を示す指標である。
【００１９】
このように、注目度推定装置１０は、対象とする部分に滞在している人の数だけでなく、対象とする部分の環境情報、対象とする部分の位置情報、又はこれら全てを利用して、注目度を推定する。このため、注目度は、特定の空間における実際の状況を表現する指標となる。よって、注目度推定装置１０によって推定された注目度を利用すれば、販売分析、広告分析等の各種分析の精度の向上が図られる。
【００２０】
ここで、図１に加えて図２を参照しながら、注目度推定装置１０の構成を更に具体的に説明する。図２に示すように、本実施の形態１では、注目度推定の対象となる特定の空間は、空間１００−１〜１００−４の４つである。また、図１及び図２に示すように、注目度推定装置１０は、環境情報及び滞在人数情報を出力するセンサポスト１０１に接続されている。
【００２１】
「センサポスト」は、一般に、店舗、オフィス等の空間の中に配置されて、環境情報、滞在人数情報といった各種情報を検出するセンサ端末である。また、「センサポスト」には、検出対象となる情報に応じて、種々のセンサが搭載される。
【００２２】
本実施の形態１では、センサポスト１０１は、空間１００−１〜１００−４それぞれの部分毎に設置されている。注目度推定装置１０は、各センサポスト１０１が出力した環境情報及び滞在人数情報を用いて、空間１０１−１〜１０１−４それぞれについて、部分毎に注目度を推定する。
【００２３】
また、本実施の形態１では、各空間１００−１〜１００−４は、商業ビルの各フロアによって構成された空間である。各空間１００−１〜１００−４の部分としては、例えば、各フロアに設けられた売場が挙げられる。この場合、図３に示すように、センサポスト１０１は、売場毎に設置され、注目度推定装置１０は、各フロアの売場毎に注目度を推定する。
【００２４】
図３においては、空間１００−２の具体例が示されている。また、本実施の形態１では、空間１００−１〜１００−４それぞれにおいて、１つの部分は、１つの売場に対応している。よって、本実施の形態１において、以降の説明では、「部分」を「売場」と記載する。
【００２５】
但し、本実施の形態１は、上記の例に限定されるものではなく、例えば、空間１００−１〜１００−４それぞれにおいて、１つの部分が、２以上の売場で構成されていても良い。また、図３の例では、１つの売場に１つのセンサポストが配置されているが、本実施の形態１においては、２以上の売場毎に１つのセンサポストが配置されていても良い。
【００２６】
本実施の形態１において、注目度推定の対象となる特定の空間は、フロア全部を構成する空間に限定されるものではない。特定の空間は、例えば、１つのフロア内の一部の空間であっても良く、１つのフロア内に複数の特定の空間が存在していても良い。また、体育館、音楽ホール等の建物の内部空間全体が、特定の空間とされていても良い。更に、図１の例では、注目度推定装置１０が対象とする特定の空間は複数であるが、これに限定されず、特定の空間は１つであっても良い。
【００２７】
また、本実施の形態１において、センサポスト１０１は、人感センサと、環境センサとを備えている。具体的には、人感センサは、赤外線、超音波、可視光、又はこれらの組み合わせ等を用いて、対象エリアに存在する人を検知するセンサである。環境センサは、対象エリアの環境を検知するセンサであり、例えば、環境センサとしては、対象エリアの音圧を検知する音センサ、対象エリアの温度を検知する温度センサ等が挙げられる。なお、以降の説明では、環境センサとして、音センサと温度センサとが用いられているとする。
【００２８】
また、センサポスト１０１は、それが対応する売場が対象エリア内に含まれるように設置される。図２において、センサポスト１０１の周囲に記載されている破線は、センサポスト１０１の対象エリアを示している。
【００２９】
図１に示すように、本実施の形態１では、注目度推定装置１０は、注目度推定部１１に加えて、情報取得部１２と、記憶部１３と、出力部１４とを備えている。また、注目度推定装置１０には、電子看板装置２００が接続されている。
【００３０】
情報取得部１２は、センサポスト１０１を構成する環境センサから、売場毎の環境情報を取得し、更に、センサポスト１０１を構成する人感センサから、売場毎の滞在人数情報を取得する。そして、情報取得部１２は、取得した環境情報及び滞在人数情報を注目度推定部１１に出力する。
【００３１】
また、上述したように、本実施の形態１では、環境センサとして、音センサと温度センサとが用いられている。よって、情報取得部１２は、環境情報として、売場の音圧を特定する情報と、売場の温度を特定する情報とを取得する。なお、後述するように、売場の音圧から、売場の音量が求められることから、売場の音圧を特定する情報は、「売場の音量を特定する情報」とみなすことができる。
【００３２】
記憶部１３は、位置情報を記憶している。本実施の形態１では、位置情報は、特定空間の各売場の位置を特定可能な情報であれば良い。例えば、位置情報は、特定の空間の入口から各売場までの距離であっても良いし、特定の空間に設定された座標系における当該売場の座標であっても良い。前者の具体例としては、空間入口の基準点１０２から各売場までの動線１０３（図３参照）上の距離（以下「動線距離」という。）が挙げられる。また、後者の具体例としては、空間の床面上に、空間入口の基準点１０２を原点とする２次元座標系を設定し、この２次元座標系における各売場の座標が挙げられる。
【００３３】
また、本実施の形態１では、上述した情報取得部１２は、取得した環境情報及び滞在人数情報を記憶部１３にも出力することもできる。この場合、記憶部１３は、位置情報に加え、出力された環境情報及び滞在人数情報を過去の情報として記憶することができる。また、記憶部１３は、過去の環境情報又は過去の滞在人数情報から算出される数値（平均滞在人数、平均音量、平均温度等。以下、これらを「算出値」とする。）を記憶することもできる。更に、このような場合、記憶部１３は、位置情報、過去の環境情報、過去の滞在人数情報、及び算出値を、各空間の売場毎に格納する。なお、位置情報、過去の環境情報、過去の滞在人数情報、及び算出値といった情報は、各売場の属性を表す情報であり、これらを総括して「売場属性情報」とする。
【００３４】
そして、本実施の形態１では、注目度推定部１１は、各空間の売場毎に、記憶部に記憶されている売場属性情報と、情報取得部１２が取得した環境情報と、同じく情報取得部１２が取得した滞在人数情報とを用いて、注目度を推定する。なお、注目度推定部１１による具体的な処理については、以下の動作説明において行う。
【００３５】
出力部１４は、注目度推定部１１によって推定された注目度を受け取り、注目度を特定する注目度情報を電子看板装置２００に出力する。電子看板装置２００は、映像データ生成部２０１と、表示装置２０２と、記憶部２０３とを備えている。映像データ生成部２０１は、記憶部２０３に格納されている各種コンテンツ（動画、静止画、音声、音楽等）のデータを読み出し、映像データを生成する。また、映像データ生成部２０１は、注目度推定装置１０が出力した注目度情報に基づき、表示装置２０２の画面に注目度を表示させる映像データも生成する。また、表示装置２０２は、液晶表示装置等である。
【００３６】
［動作］
次に、本発明の実施の形態１における注目度推定装置１０の動作について、図４〜図６を用いて説明する。図４は、本発明の実施の形態１における注目度推定装置の動作を示すフロー図である。図５は、本発明の実施の形態１において取得された滞在人数情報及び環境情報の一例を示す図である。図６は、本発明の実施の形態１において利用される売場属性情報の一例を示す図である。
【００３７】
以下の説明においては、適宜図１〜図３を参酌する。また、本実施の形態１では、注目度推定装置１０を動作させることによって、注目度推定方法が実施される。よって、本実施の形態１における注目度推定方法の説明は、以下の注目度推定装置１０の動作説明に代える。また、以下においては、各センサポスト１０１には、音センサと温度センサとが備えられており、環境情報は、売場の音圧（音量）を特定する情報と、売場の温度を特定する情報とを含むものとする。
【００３８】
図４に示すように、最初に、情報取得部１２が、各センサポスト１０１から、環境情報及び滞在人数情報を取得する（ステップＡ１）。ステップＡ１で取得される環境情報及び滞在人数情報としては、図５に示すものが挙げられる。但し、センサポスト１０１から出力された各情報は、実際は、人感センサ、音センサ、及び温度センサそれぞれの出力信号である。このため、情報取得部１２は、各出力信号に対して演算処理を行い、図５に示す滞在人数、音量、及び温度を算出する。
【００３９】
ここで、人感センサとは、人の所在を計測するためのセンサである。人感センサは、赤外線、超音波、または可視光などを用いて、計測対象エリア内での人の有無、及び人の動きを検出する。そして、人感センサは、人がいるとき（即ち、動きがあるとき）はＯＮ（１）となり、人がいないとき（即ち、動きがないとき）はＯＦＦ（０）となる、２値信号を出力する。
【００４０】
情報取得部１２は、人感センサが出力する２値信号と出力時の時刻（反応時間）とを一定時間毎に集計し、集計結果に対して、予め求められた回帰式を適用して、時間毎の滞在人数を算出する。回帰式は、予め用意されたルール、予め用意された計算式、事前にセンサ以外から収集された各売場の人数、センサデータ等を用いて回帰分析を行うことによって求められる。より具体的な回帰式の計算方法、および回帰式を用いた滞在人数の算出例については後述する。
【００４１】
また、音センサは、対応する売場の音圧レベルを示す信号を出力する。情報取得部１２は、得られた音圧レベルと予め設定された基準音圧レベルとの比の自然対数を求め、求めた対数値から、対応する売場の音量を算出する。更に、温度センサは、対応する売場の温度レベルを示す信号を出力する。よって、情報取得部１２は、得られた温度レベルから、対応する売場の温度を算出する。
【００４２】
ステップＡ１では、情報取得部１２は、算出した滞在人数、音量、及び温度を、注目度推定部１１に出力する。また、情報取得部１２は、ステップＡ１で得られた滞在人数、音量、及び温度を、記憶部１３に出力することもでき、この場合、ステップＡ１で得られた滞在人数、音量、及び温度は、過去の情報として、記憶部１３に記憶される。
【００４３】
次に、注目度推定部１１は、記憶部１３にアクセスして、売場毎の売場属性情報を取得する（ステップＡ２）。ステップＡ２で取得される売場属性情報としては、図６に示すものが挙げられる。図６の例では、各売場の位置情報としては、各売場の動線距離が用いられている。
【００４４】
また、図６に示す売場属性情報は、位置情報（動線距離）に加えて、売場毎の滞在人数の平均値（以下「平均滞在人数」という。）、売場毎の音量の平均値（以下「平均音量」という。）、及び売場毎の温度の平均値（以下「平均温度」という。）も含む。なお、本実施の形態１では、平均滞在人数、平均音量、及び平均温度は、予め、注目度推定装置１０の操作者によって、情報取得部１２が過去に取得した値から算出され、記憶部１３に記憶されている。
【００４５】
次に、注目度推定部１１は、ステップＡ１で取得された環境情報及び滞在人数情報（具体的には、滞在人数、音量、及び温度）と、ステップＡ２で取得された売場毎の売場属性情報とを用いて、売場毎に、注目度を推定する（ステップＡ３）。また、注目度推定部１１は、推定結果を出力部１４に出力する。具体的には、ステップＡ３では、注目度推定部１１は、予め設定された算出式を用いて、注目度を算出する。また、算出式は、特に限定されるものではない。以下に算出式の具体例を示す。
【００４６】
算出式の具体例の一つを下記（数１）に示す。下記の（数１）において、α、β、γは、重み係数である。下記（数１）が用いられる場合、注目度推定部１１は、売場毎に、当該売場の滞在人数に重み係数αを乗算して得た値と、対象空間の全売場の動線距離の合計値に対する当該売場の動線距離の比に重み係数βを乗算して得た値と、当該売場の音量に重み係数γを乗算して得た値とから注目度を算出する。なお、注目度推定部１１が下記（数１）を用いる場合は、売場属性情報は、位置情報のみであっても良い。
【００４７】
【数１】
2011162119.tif 000003
【００４８】
また、上記（数１）において、重み係数α、β、γは、実際の状況に応じて、即ち、重要視すべき要素に応じて、決められた範囲（例えば０から１の範囲）内で適宜設定される。例えば、入口から売り場までの動線距離が重要視される場合は、重み係数βの値が、他の重み係数の値よりも大きく設定される。また、バーゲン等が開催されており、意図的に人を呼び込んでいる売場が対象となっている場合は、重み係数αの値が、他の重み係数の値よりも小さく設定される。更に、ビデオの上映又はデジタルサイネージ等によって、常に音が出力されている売場が対象となっている場合は、重み係数γの値が、他の重み係数の値よりも小さく設定される。
【００４９】
別の算出式を下記（数２）に示す。下記の（数２）においても、（数１）と同様に、α、β、γは、重み係数である。下記（数２）が用いられる場合、注目度推定部１１は、売場毎に、当該売場の滞在人数と平均滞在人数との差に重み係数αを乗算して得た値と、対象空間の全売場の動線距離の合計値に対する当該売場の動線距離の比に重み係数βを乗算して得た値と、当該売場の音量と平均音量との差に重み係数γを乗算して得た値と、当該売場の温度と平均温度との差に重み係数ηを乗算して得た値とから、注目度を算出する。下記の（数２）が用いられると、各売場の現在の状況と普段の状況との違いが大きいほど、注目度が大きくなる。
【００５０】
【数２】
2011162119.tif 000004
【００５１】
上記（数２）において、重み係数α、β、γは、上記（数１）の場合と同様にして設定される。また、重み係数ηも、実際の状況に応じて、即ち、重要視すべき要素に応じて、決められた範囲（例えば０から１の範囲）内で適宜設定される。例えば、食品売場のように温度が低く設定されている売場が対象となっている場合は、重み係数ηの値は、他の重み係数の値よりも小さく設定される。
【００５２】
また、別の算出式を下記の（数３）にも示す。下記の（数３）においても、（数１）と同様に、α、β、γは、重み係数である。但し、下記の（数３）が用いられる場合は、記憶部１３には、売場属性情報として、図６に示した平均滞在人数、平均音量、平均温度の代わりに、最低滞在人数、基準音量、基準温度が記憶される。このうち、最低滞在人数は、情報取得部１２によって過去に取得された売場毎の滞在人数の最小値である。基準音量は、音量について予め設定された基準値である。基準温度は、温度について予め設定された基準値である。
【００５３】
下記（数３）が用いられる場合、注目度推定部１１は、売場毎に、最低滞在人数に対する当該売場の滞在人数の比に重み係数αを乗算して得た値と、対象空間の全売場の動線距離の合計値に対する当該売場の動線距離の比に重み係数βを乗算して得た値と、基準音量に対する当該売場の音量の比に重み係数γを乗算して得た値と、基準温度に対する当該売場の温度の比に重み係数ηを乗算して得た値とから、注目度を算出する。下記の（数３）が用いられると、各売場の現在の状況と基準となった状況との違いが大きいほど、注目度が大きくなる。
【００５４】
【数３】
2011162119.tif 000005
【００５５】
また、上記（数３）において、重み係数α、β、γ、ηは、上記（数１）及び（数２）と同様に、実際の状況に応じて、即ち、重要視すべき要素に応じて、決められた範囲（例えば０から１の範囲）内で適宜設定される。更に、上記（数３）において、基準音量及び基準温度も、実際の状況に応じて適宜設定される。例えば、ビデオの上映又はデジタルサイネージ等によって、常に音が出力されている売場が対象となっている場合は、基準音量が、そうでない売場の場合よりも大きな値に設定される。更に、食品売場のように温度が低く設定されている売場が対象となっている場合は、基準温度が、そうでない売場の場合よりも小さな値に設定される。
【００５６】
その後、出力部１４は、注目度推定部１１によって推定された注目度を受け取り、注目度を特定する注目度情報を電子看板装置２００に出力する（ステップＡ４）。ステップＡ４の実行により、１つの空間についての注目度の推定処理は終了する。また、注目度の推定が必要な他の空間が存在する場合は、この他の空間を対象にして、再度、ステップＡ１〜Ａ４が実行される。
【００５７】
また、ステップＡ４の実行後、電子看板装置２００は、注目度推定装置１０の出力部１４から出力された注目度情報に基づいて、表示装置２０２の画面に注目度を表示させる。ここで、図７〜図１０を用いて、注目度の表示の態様について説明する。図７〜図１０は、それぞれ、本発明の実施の形態１における注目度の表示態様の第１〜第４の例を示す図である。また、以下においては、図３に示した空間１００−２の各売場の注目度が推定された場合について説明する。
【００５８】
図７に示すように、第１の例では、表示装置２０２の画面には、注目度推定の対象となった空間と、それを構成する売場とが表示される。そして、売場毎の注目度が、色、模様等によって表現される。第１の例が採用された場合、利用者は、どこの売場の注目度が高いかを視覚的に把握することができる。
【００５９】
図８に示すように、第２の例では、表示装置２０２の画面には、売場毎に、注目度の時間変化がグラフによって表示される。第２の例が採用された場合、利用者は、どこの売場の注目度が、どの時間帯に高くなるかを視覚的に把握することができる。
【００６０】
図９に示すように、第３の例では、表示装置２０２の画面には、売場毎に、テキストで表現された注目度が表示される。第３の例が採用された場合、利用者は、どこの売場の注目度が高いかをテキスト表現から把握することができる。
【００６１】
図１０に示すように、第４の例では、表示装置２０２の画面には、売場毎に、注目度の程度に応じて、推薦商品が表示される。即ち、第４の例では、電子看板装置２００において、予め、売場毎に、注目度が高いときの推薦商品、注目度が中程度のときの推薦商品、注目度が低いときの推薦商品が設定されている。そして、電子看板装置２００は、そのときの注目度に対応する推薦商品を、表示装置２０２の画面に表示させる。第４の例が採用された場合、利用者は、売場毎の推薦商品を簡単に把握することができる。
【００６２】
以上のように本実施の形態１では、注目度は、特定の空間の各売場の滞在人数に、音量、温度、及び位置といった実際の状況を表す要素も用いられて算出される。このため、注目度は、実際の状況を表現する指標となる。
【００６３】
本実施の形態１におけるプログラムは、コンピュータに、図４に示すステップＡ１〜Ａ４を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態１における注目度推定装置１０と注目度推定方法とを実現することができる。
【００６４】
この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、情報取得部１２、及び注目度推定部１１として機能し、処理を行なう。また、コンピュータの外部接続用インターフェイスが、出力部１４として機能し、コンピュータに備えられたハードディスク等が、記憶部１３として機能する。
【００６５】
また、上述した例では、注目度の推定には、滞在人数情報、環境情報、及び位置情報の全てが用いられているが、本実施の形態１は、この態様に限定されない。本実施の形態１では、例えば、滞在人数情報と位置情報のみを用いて、又は滞在人数情報と環境情報のみを用いて、注目度が推定されていても良い。
【００６６】
更に、上述した例では、滞在人数情報は、各空間に設置された人感センサ（センサポスト１０１）から取得されているが、本実施の形態１は、この態様にも限定されない。滞在人数情報は、各区間に設置されたカメラの映像、滞在している人が携帯している携帯端末が発する電波、滞在している人に取り付けられたＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）、又はこれらの組み合わせから取得されていても良い。
【００６７】
また、本実施の形態１において、売場属性情報は、上述した、位置情報、過去の環境情報、過去の滞在人数情報、及び算出値以外の情報、例えば、売場に陳列されている商品の種類、同商品のジャンル等を含んでいても良い。
【００６８】
ここで、情報取得部１２における人感センサを用いた滞在人数の算出について説明する。具体的には、回帰式の計算方法、および回帰式を用いた滞在人数の算出方法を、図１１〜図１４を用いて説明する。なお、以降の説明では、人感センサは、実店舗の各売り場の天井に設置されている。また、この人感センサによって計測されたデータを用いて説明が行われる。
【００６９】
図１１は、ある売り場に設置された人感センサの出力例を示す図である。図１１の例では、１２時から１２時３０分の間に、人感センサが人の移動を検出した回数（反応回数：センサがＯＦＦからＯＮになった回数）と、検出し続けた時間（反応時間：センサがＯＮになっている時間）とが１０秒ごとに集計されている。図１１には、集計された人感センサデータが示されている。
【００７０】
集計された人感センサデータから滞在人数を算出するための回帰式の計算方法は、以下の通りとなる。本実施の形態１では、図１１に示すように、１０分間の人感センサデータと、その間の実際の滞在人数と、の関係を回帰分析することによって、回帰式が計算される。このとき、人感センサデータとしては、１０分間における反応回数の平均値ＡＶＥｎ、同じく反応回数の分散値ＶＡＲｎ、１０分間における反応出時間の平均値ＡＶＥｔ、同じく反応時間の分散値ＶＡＲｔが用いられる。また、「実際の滞在人数」としては、該期間内に実際の調査によって計測された滞在人数の平均値が用いられる。そして、回帰分析の結果、下記の数４に示す回帰式が得られる。
【００７１】
【数４】
2011162119.tif 000006
【００７２】
図１２は、調査によって得られた実際の滞在人数と、回帰式により算出された滞在人数との関係を示す図である。図１２に示すように、調査によって得られた実際の滞在人数と、上記数４の回帰式により算出された滞在人数とは、概ね一致している。このことから、上記数４によれば、滞在人数の算出が可能であることが分かる。
【００７３】
図１３は、調査によって得られた実際の滞在人数と算出された滞在人数との残差を示す図である。図１３において、棒グラフは、残差毎の頻度を示し、折れ線グラフは、残差の分布を示している。図１３を用いて残差の分布を調べると、約８０％のデータで残差が１人である。以上のことから、図１１に示した人感センサデータを用いることで、高精度な滞在人数の算出が可能であることが分かる。
【００７４】
また、本実施の形態１では、例えば、情報取得部１２は、実際の運用の前に、予め、人感センサデータと、同期間に調査された実際の滞在人数とを収集し、上記した回帰式を求めておくのが好ましい。その際、店舗全体で人感センサデータと実際の滞在人数とが収集され、１つの回帰式が求められてもよいし、売り場毎（センサ毎）に人感センサデータと実際の滞在人数とが収集され、売り場毎に回帰式が求められてもよい。そして、回帰式が求められた後、情報取得部１２は、一定期間ごとに人感センサデータを収集し、求めておいた回帰式を適用して、同期間の滞在人数を算出する。
【００７５】
算出結果の具体例を図１４に示す。図１４（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ、回帰式を用いて算出された売場の滞在人数の一例を示す。特に、図１４（ａ）は、ある売り場におけるセール期間中の滞在人数の算出結果を示す。図１４（ｂ）は、セール最終日における滞在人数の算出結果を示す。図１４（ｃ）は、セール終了から１週間後における滞在人数の算出結果を示す。
【００７６】
図１４（ａ）に示すように、セール期間中では、開店から閉店まで常に売り場には平均５、６人の客が滞在している。一方、図１４（ｂ）に示すように、セール最終日では、前日（図１４（ａ）参照）と同様に、開店からしばらくは売場には平均５、６人の客が滞在しているが、閉店近くになると滞在している客の数は減少する。そして、図１４（ｃ）に示すように、セール終了から一週間後では、あまり滞在人数は増えず、昼間に最大４、５人程度である。
【００７７】
以上のように、本実施の形態１では、予め回帰式が求められ、求められた回帰式によって各売場の滞在人数が算出される。また、算出された滞在人数は、注目度の計算に利用される。更に、上述した回帰式の計算方法、および回帰式を用いた滞在人数の算出方法は、以降に示す実施の形態２及び３でも利用可能である。
【００７８】
（実施の形態２）
次に本発明の実施の形態２における、注目度推定装置、注目度推定方法、及びプログラムについて、図１５及び図１６を参照しながら説明する。
【００７９】
［装置構成］
最初に、図１５を用いて、本実施の形態２における注目度推定装置２０の構成を説明する。図１５は、本発明の実施の形態２における注目度推定装置の構成を示すブロック図である。図１５に示すように、本実施の形態２における注目度推定装置２０は、実施の形態１において図１に示した注目度推定装置１０の構成に加えて、情報更新部１５を備えている。
【００８０】
また、本実施の形態２においても、注目度推定の対象となる空間は、空間１００−１〜１００−４（図２参照）であり、各空間の１つの部分は、１つの売場に対応している。本実施の形態２でも、以降において、「部分」を「売場」と記載する。
【００８１】
また、本実施の形態２では、情報取得部１２は、環境情報及び滞在人数情報を取得すると、取得する度に、これらを記憶部１３にも出力する。記憶部１３は、位置情報に加え、過去の情報として、出力された環境情報及び滞在人数情報を記憶する。また、記憶部１３は、これらから算出される平均滞在人数、平均音量、平均温度も記憶している。
【００８２】
情報更新部１５は、記憶部１３に記憶された滞在人数情報及び環境情報を用いて、既に記憶部１３に記憶されている、平均滞在人数、平均音量、及び平均温度を再計算し、これらの値を更新する。また、平均滞在人数、平均音量、及び平均温度が、未だ算出されておらず、記憶部１３に記憶されていない場合は、情報更新部１５は、再計算ではなく、新たに、平均滞在人数、平均音量、及び平均温度を算出する。
【００８３】
なお、以上の点を除き、本実施の形態２における注目度推定装置２０は、実施の形態１において図１に示した注目度推定装置１０と同様に構成されている。以下に、実施の形態１との相違点を中心に、注目度推定装置２０の動作について説明する。
【００８４】
［動作］
本発明の実施の形態２における注目度推定装置２０の動作について、図１６を用いて説明する。図１６は、本発明の実施の形態２における注目度推定装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１５を参酌する。また、本実施の形態２では、注目度推定装置２０を動作させることによって、注目度推定方法が実施される。よって、本実施の形態２における注目度推定方法の説明は、以下の注目度推定装置２０の動作説明に代える。
【００８５】
図１６に示すように、最初に、情報取得部１２が、各センサポスト１０１から、環境情報及び滞在人数情報を取得する（ステップＢ１）。また、ステップＢ１では、情報取得部１２は、取得した環境情報及び滞在人数情報を、注目度推定部１１と記憶部１３との両方に出力する。記憶部１３は、取得された環境情報及び滞在人数情報を新たに記憶する。
【００８６】
本実施の形態２において、ステップＢ１は、図４に示したステップＡ１と同様のステップであり、取得される環境情報及び滞在人数情報の具体例としては、図５に示す滞在人数、音量、温度が挙げられる。そして、情報取得部１２は、取得した滞在人数、音量、及び温度を、注目度推定部１１及び記憶部１３に出力する。記憶部１３は、出力された滞在人数、音量、及び温度を、過去の情報として記憶する。
【００８７】
次に、情報更新部１５が、記憶部１３に記憶された滞在人数情報及び環境情報を用いて、既に記憶部１３に記憶されている、平均滞在人数、平均音量、及び平均温度を再計算し、これらの値を更新する（ステップＢ２）。
【００８８】
ステップＢ２において、情報更新部１５は、例えば、下記（数５）〜（数７）を用いて、平均滞在人数、平均音量、及び平均温度を再計算することができる。以下に、再計算について説明する。
【００８９】
下記（数５）は、平均滞在人数の計算式を示している。下記（数５）では、過去１ヶ月分のデータから平均滞在人数が計算される。下記（数５）において、ｎ１はデータ数を示している。情報更新部１５は、下記（数５）における「１ヶ月分の滞在人数の合計値（Σ１ヶ月滞在人数）」から、最も古い滞在人数の値を減算し、ステップＢ１で新たに記憶された滞在人数の値を加算し、下記（数５）を用いて、平均滞在人数の値を更新する。
【００９０】
【数５】
2011162119.tif 000007
【００９１】
下記（数６）は、平均音量の計算式を示している。下記（数６）では、過去１週間分のデータから平均音量が計算される。下記（数６）において、ｎ２はデータ数を示している。情報更新部１５は、下記（数６）における「１週間分の音量の合計値（Σ１週間音量）」から、最も古い音量の値を減算し、ステップＢ１で新たに記憶された音量を加算し、下記（数６）を用いて、平均音量の値を更新する。
【００９２】
【数６】
2011162119.tif 000008
【００９３】
下記（数７）は、平均温度の計算式を示している。下記（数７）では、過去１週間分のデータから平均温度が計算される。下記（数７）において、ｎ３はデータ数を示している。情報更新部１５は、下記（数７）における「１週間分の温度の合計値（Σ１週間音量）」から、最も古い温度の値を減算し、ステップＢ１で新たに記憶された温度を加算し、下記（数７）を用いて、平均温度の値を更新する。
【００９４】
【数７】
2011162119.tif 000009
【００９５】
なお、図１６の例では、更新は、ステップＢ１が実行される度に、新たに記憶された情報を用いて行われているが、本実施の形態２は、これに限定されるものではない。例えば、ステップＢ１とステップＢ２との間に、設定期間が経過しているかどうかを判定するステップを実行し、設定期間が経過している場合にのみ、ステップＢ２の更新処理が実行される態様であっても良い。更に、ステップＢ１とステップＢ２との間に、現在の時期が何らかのイベント（クリスマス、バレンタインデー等）の時期と重なるかどうかを判定するステップを実行し、重なる場合に、過去の同時期の情報を用いて、ステップＢ２の更新処理が実行される態様であっても良い。
【００９６】
次に、注目度推定部１１が、記憶部１３にアクセスして、売場毎の売場属性情報を取得する（ステップＢ３）。ステップＢ３は、図４に示したステップＡ２と同様のステップである。ステップＢ３で取得される売場属性情報としても、図６に示したものが挙げられる。但し、ステップＢ３で取得される売場属性情報は、ステップＢ２において更新された、平均滞在人数、平均音量、及び平均温度を含んでいる。
【００９７】
次に、注目度推定部１１が、ステップＢ１で取得された環境情報及び滞在人数情報（具体的には、滞在人数、音量、及び温度）と、ステップＢ３で取得された売場毎の売場属性情報とを用いて、売場毎に、注目度を推定する（ステップＢ４）。ステップＢ４は、図４に示したステップＡ３と同様のステップである。但し、ステップＢ４では、注目度推定部１１は、上記（数２）を用いて、注目度を算出する。
【００９８】
その後、出力部１４が、注目度推定部１１によって推定された注目度を受け取り、注目度を特定する注目度情報を電子看板装置２００に出力する（ステップＢ５）。ステップＢ５は、図４に示したステップＡ４と同様のステップである。また、本実施の形態２においても、ステップＢ１〜Ｂ５は、注目度の推定が必要な空間毎に実行される。
【００９９】
また、本実施の形態２においても、ステップＢ５の実行後、電子看板装置２００は、注目度推定装置２０の出力部１４から出力された注目度情報に基づいて、表示装置２０２の画面に注目度を表示させる。注目度の表示の態様としては、本実施の形態２においても、図７〜図１０に示した態様が挙げられる。
【０１００】
以上のように本実施の形態２においても、注目度は、特定の空間の各売場の滞在人数に、音量、温度、及び位置といった実際の状況を表す要素も用いられて算出される。このため、実施の形態１と同様に、注目度は、実際の状況を表現する指標となる。また、本実施の形態２では、売場属性情報を簡単に更新できるため、注目度は、よりいっそう、実際の状況を表現することとなる。
【０１０１】
本実施の形態２におけるプログラムは、コンピュータに、図１６に示すステップＢ１〜Ｂ５を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態２における注目度推定装置２０と注目度推定方法とを実現することができる。
【０１０２】
この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、情報取得部１２、注目度推定部１１、及び情報更新部１５として機能し、処理を行なう。また、コンピュータの外部接続用インターフェイスが、出力部１４として機能し、コンピュータに備えられたハードディスク等が、記憶部１３として機能する。
【０１０３】
（実施の形態３）
次に本発明の実施の形態３における、注目度推定装置、注目度推定方法、及びプログラムについて、図１７〜図２１を参照しながら説明する。
【０１０４】
［装置構成］
最初に、図１７及び図１８を用いて、本実施の形態３における注目度推定装置３０の構成を説明する。図１７は、本発明の実施の形態３における注目度推定装置の構成を示すブロック図である。図１８は、本発明の実施の形態３において注目度の推定対象となっている空間の一例を示している。
【０１０５】
図１７に示すように、本実施の形態３における注目度推定装置３０は、実施の形態１において図１に示した注目度推定装置１０の構成に加えて、対応部分特定部１６を備えている。対応部分特定部１６は、特定の空間内のいずれかの部分において、注目度推定部１１による注目度の推定ができない場合に、注目度の推定ができない部分に対応する他の部分を特定する。
【０１０６】
また、本実施の形態３においても、注目度推定の対象となる空間は、空間１００−１〜１００−４（図２参照）であり、各空間の１つの部分は、１つの売場に対応している。本実施の形態３でも、以降において、「部分」を「売場」と記載する。
【０１０７】
例えば、図１８に示すように、空間１００−２の「調味料売場」に配置されたセンサポスト１０１が故障した場合を想定する。この場合、「調味料売場」においては、センサポスト１０１の故障によって滞在人数情報、環境情報、又は両方が取得できないため、注目度の推定が不可能となる。よって、対応部分特定部１６は、注目度の推定ができない「調味料売場」については、それに対応する他の売場を特定する。
【０１０８】
ここで、「対応する他の売場」としては、注目度の推定ができない売場との間で、過去の注目度の変化が類似している売場、位置が近い売場、又は当該売場の注目度変化と相関の高い注目度変化を有している売場（言い換えると、売場属性をベクトル表現で表したときにコサイン類似度が高くなる売場）等が挙げられる。
【０１０９】
また、本実施の形態３では、注目度推定部１１は、推定した注目度を、出力部１４に加え、記憶部１３にも出力する。このため、記憶部１３は、売場毎に、注目度推定部１１によって過去に推定された注目度を記憶している。
【０１１０】
また、注目度推定部１１は、対応部分特定部１６が対応する他の売場を特定すると、特定された他の売場について過去に推定された注目度を、記憶部１３から抽出する。そして、注目度推定部１１は、抽出した過去の注目度に基づいて、注目度の推定ができない売場における注目度を予測する。
【０１１１】
例えば、図１８においては、対応部分特定部１６（図１７参照）が、対応する他の売場として、「弁当用品売場」と「洗剤売場」とを特定するとする。この場合、注目度推定部１１は、「弁当用品売場」の過去の注目度と、「洗剤売場」の過去の注目度とを用いて、「調味料売場」の注目度を予測する。なお、このようにセンサポスト１０１が機能していない売場を対象として、注目度を予測する処理のことを、本実施の形態３においては「予測処理」と称する。また、予測処理の具体例については、以下の動作説明において説明する。
【０１１２】
このように、本実施の形態３では、ある売場に設置されたセンサポスト１０１が故障等して、当該売場について注目度の推定ができなくなった場合であっても、注目度推定装置３０は、対応する他の売場の過去の注目度から、当該売場の注目度を予測することができる。
【０１１３】
なお、以上の点を除き、本実施の形態３における注目度推定装置３０は、実施の形態１において図１に示した注目度推定装置１０と同様に構成されている。以下に、実施の形態１との相違点を中心に、以下、注目度推定装置３０の動作について説明する。
【０１１４】
［動作］
本発明の実施の形態３における注目度推定装置３０の動作について、図１９〜図２１を用いて説明する。先ず、図１９に基づいて、注目度推定装置３０の全体の動作について説明する。図１９は、本発明の実施の形態３における注目度推定装置の動作を示すフロー図である。
【０１１５】
以下の説明においては、適宜図１７及び図１８を参酌する。また、本実施の形態３では、注目度推定装置３０を動作させることによって、注目度推定方法が実施される。従って、本実施の形態３における注目度推定方法の説明は、以下の注目度推定装置３０の動作説明に代える。
【０１１６】
図１９に示すように、最初に、情報取得部１２が、センサポスト１０１から、環境情報及び滞在人数情報を取得する（ステップＣ１）。ステップＣ１は、図４に示したステップＡ１と同様のステップである。本実施の形態３においても、取得される環境情報及び滞在人数情報の具体例としては、図５に示す滞在人数、音量、温度が挙げられる。
【０１１７】
そして、ステップＣ１において、情報取得部１２は、取得した滞在人数、音量、及び温度を、注目度推定部１１に出力する。また、本実施の形態３においては、情報取得部１２は、取得した滞在人数、音量、及び温度を、対応部分特定部１６にも出力する。
【０１１８】
次に、対応部分特定部１６は、情報取得部１２からの出力を元に、機能していないセンサポスト１０１が存在しているかどうかを判定する（ステップＣ２）。具体的には、対応部分特定部１６は、情報取得部１２が出力した滞在人数、音量、及び温度の出力元のセンサポスト１０１を特定し、空間１００−２における全てのセンサポスト１０１を特定できているかどうかを判定する。
【０１１９】
ステップＣ２の判定の結果、対応部分特定部１６が、機能していないセンサポスト１０１が存在していないと判定した場合は、注目度推定部１１が、記憶部１３にアクセスして、売場毎の売場属性情報を取得する（ステップＣ３）。ステップＣ３は、図４に示したステップＡ２と同様のステップである。ステップＣ３で取得される売場属性情報としても、図６に示したものが挙げられる。
【０１２０】
次に、ステップＣ３が実行されると、注目度推定部１１は、ステップＣ１で取得された環境情報及び滞在人数情報（具体的には、滞在人数、音量、及び温度）と、ステップＣ３で取得された売場毎の売場属性情報とを用いて、売場毎に、注目度を推定する（ステップＣ４）。ステップＣ４は、図４に示したステップＡ３と同様のステップである。ステップＣ４では、全ての売場について注目度が推定される。
【０１２１】
そして、ステップＣ４の実行後、出力部１４が、注目度推定部１１によって推定された注目度を受け取り、注目度を特定する注目度情報を電子看板装置２００（図１７参照）に出力する（ステップＣ７）。ステップＣ７は、図４に示したステップＡ４と同様のステップである。
【０１２２】
一方、上述のステップＣ２の判定の結果、対応部分特定部１６が、機能していないセンサポスト１０１が存在していると判定した場合は、注目度推定部１１は、センサポスト１０が機能していない売場を除き、売場属性情報を取得する（ステップＣ５）。ステップＣ５は、図４に示したステップＡ２に準じて実行される。図１８の例であれば、注目度推定部１１は、「調味料売場」を除き、「弁当用品売場」、「洗剤売場」、「食器売場」の売場属性情報を取得する。
【０１２３】
そして、ステップＣ５の実行後、注目度推定部１１は、センサポスト１０１が機能している売場については、ステップＣ４と同様に、注目度を推定し、センサポスト１０１が機能していない売場については、予測処理によって注目度を予測する（ステップＣ６）。なお、予測処理については、図２０を用いて後述する。その後、ステップＣ５とステップＣ６とが実行された場合も、上述したステップＣ７が実行される。また、本実施の形態３において、ステップＣ１〜Ｃ７は、注目度の推定が必要な空間毎に実行される。
【０１２４】
ここで、ステップＣ６について、図２０及び図２１を用いて具体的に説明する。図２０は、図１９に示した予測処理を具体的に示すフロー図である。図２１は、図２０に示すステップＣ６３〜Ｃ６４を具体的に説明する説明図である。
【０１２５】
図２０に示すように、図１９に示したステップＣ５の実行後、先ず、注目度推定部１１は、センサポスト１０１が機能している売場について注目度を推定する（ステップＣ６１）。ステップＣ６１は、図４に示したステップＡ３に準じて実行される。
【０１２６】
次に、対応部分特定部１６は、センサポスト１０１が機能していないために注目度が推定できない売場（以下「予測対象売場」とする）、に対応する他の売場（以下「対応売場」とする。）を特定する（ステップＣ６２）。ステップＣ６２では、対応部分特定部１６は、例えば、予測対象売場以外の売場における過去に推定された注目度、及び位置情報のうち、少なくとも１つを用いて、対応売場を特定する。
【０１２７】
対応売場の具体的な特定方法としては、以下の（１）〜（３）、又はこれらの組み合わせが挙げられる。
（１）予測対象売場の過去の注目度の変化と、それ以外の売場の過去の注目度の変化とを対比し、予測対象売場の変化と相関性の高い変化を持つ売場を、対応売場とする。
（２）予測対象売場との動線距離の差が閾値以下となる売場を、対応売場とする。
（３）各売場の売場属性をベクトルで表現し、予測対象売場の売場属性とそれ以外の売場の売場属性とのコサイン類似度を算出し、コサイン類似度の値が高い上位ｎ箇所の売場を、対応売場とする（ｎ：自然数）。
【０１２８】
なお、上記（１）における相関性の程度、上記（２）における閾値、上記（３）におけるｎの値は、実際の状況等に応じて適宜設定される。また、本実施の形態３においては、対応売場は、売場毎に予め定められていても良い。この場合は、対応部分特定部１６は、センサポスト１０１が故障等している売場を検出すると、その売場の対応売場として予め定められている売場を特定する。
【０１２９】
次に、注目度推定部１１は、記憶部１３から、対応売場の過去の注目度を抽出し、対応売場における、過去に推定された注目度に対して、現在の時刻を基準として、過去に向けて、設定された間隔で時間窓を設定する（ステップＣ６３）。例えば、図２１に示すように、対応売場として、「弁当用品売場」と「洗剤売場」とが特定されている場合は、これらの売場の過去の注目度に対して、時間窓ＴＷ１〜ＴＷ１０が設定される。これらの時間窓のうち、時間窓ＴＷ１０は最新の時間窓である。
【０１３０】
次に、注目度推定部１１は、最新の時間窓ＴＷ１０における注目度の変化と、最新の時間窓以外の時間窓における注目度の変化とを対比して、変化の態様が最新の時間窓ＴＷ１０に最も類似する時間窓を特定する（ステップＣ６４）。
【０１３１】
具体的には、注目度推定部１１は、先ず、対応売場毎に、最新の時間窓ＴＷ１０の注目度の波形と、他の時間窓の注目度の波形との類似度を算出する。この場合の類似度としては、例えば、時間窓同士の相関係数、コサイン類似度が挙げられる。次に、注目度推定部１１は、時間窓毎に、各対応売場の類似度を積算し、これらの平均値を求める。そして、注目度推定部１１は、平均値が最も高い時間窓を特定し、この時間窓を、最新の時間窓ＴＷ１０に類似する時間窓として特定する。図１８の例では、時間窓ＴＷ２が特定されている。
【０１３２】
次に、注目度推定部１１は、記憶部１３から、予測対象売場における、特定した時間窓（図２１の例では時間窓ＴＷ２）での過去の注目度を抽出し（ステップＣ６５）、抽出した過去の注目度を、予測対象売場における現在の注目度とする（ステップＣ６６）。具体的には、注目度推定部１１は、時間窓ＴＷ２での注目度変化を、そのまま、最新の時間窓ＴＷ１０での注目度変化とする。ステップＣ６１〜Ｃ６６の実行により、全ての売場の注目度が推定されたこととなる。
【０１３３】
いずれかのセンサポスト１０１が故障等した場合、実施の形態１における注目度推定装置１０では、故障等したセンサポスト１０１が配置されている売場の注目度を推定することは不可能となる。これに対して、本実施の形態３における注目度推定装置３０は、いずれかのセンサポスト１０１が故障する等しても、それが配置された売場の注目度を、他の売場の過去の注目度から予測することができる。本実施の形態３によれば、注目度推定装置がシステムに組み込まれている場合において、当該システムの安定化を図ることができる。
【０１３４】
また、本実施の形態３におけるプログラムは、コンピュータに、図１９に示すステップＣ１〜Ｃ７、及び図２０に示すステップＣ６１〜Ｃ６６を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態３における注目度推定装置３０と注目度推定方法とを実現することができる。
【０１３５】
この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、情報取得部１２、注目度推定部１１、及び対応部分特定部１６として機能し、処理を行なう。また、コンピュータの外部接続用インターフェイスが、出力部１４として機能し、コンピュータに備えられたハードディスク等が、記憶部１３として機能する。
【０１３６】
（実施の形態４）
次に本発明の実施の形態４における、注目度推定装置、注目度推定方法、及びプログラムについて、図２２〜図２７を参照しながら説明する。
【０１３７】
［装置構成］
最初に、図２２及び図２３を用いて、本実施の形態４における注目度推定装置４０の構成を説明する。図２２は、本発明の実施の形態４における注目度推定装置の構成を示すブロック図である。図２３は、本発明の実施の形態４において注目度の推定対象となっている空間の一例を示している。
【０１３８】
図２２に示すように、本実施の形態４における注目度推定装置４０は、実施の形態１において図１に示した注目度推定装置１０の構成に加えて、類似空間特定部１７を備えている。類似空間特定部１７は、センサポスト１０１が設置された、特定の空間以外の空間（以下「非対象空間」という。）のうち、特定の空間に類似する類似空間を特定する。
【０１３９】
また、注目度推定部１１は、特定の空間１００内の部分、及び特定の空間１００内のセンサポスト１００が反応しない無反応部分と、類似空間内のそこに配置されたセンサポスト１０１が反応する反応部分との対応関係を特定する。更に、注目度推定部１１は、特定した対応関係と、特定の空間１００における部分毎に推定された注目度と、類似空間内の反応部分毎に推定された注目度とから、無反応部分における注目度を予測する。
【０１４０】
本実施の形態４では、このようにセンサポストが配置されていない売場を対象として、注目度を予測する予測処理が行われる。なお、類似空間内の反応部分毎に推定された注目度も、特定の空間１００内の各部分と同様の処理によって推定されており、当該反応部分に滞在している人が当該反応部分に注目している度合を示している。また、本実施の形態４においても、空間の１つの部分は、１つの売場に対応している。本実施の形態４でも、以降において、「部分」を「売場」と記載する。
【０１４１】
ここで、図２３に基づいて例を挙げて説明する。図２３の例では、特定の空間１００は、店舗ＳのフロアＡであり、フロアＡには、「調理用品売場：Ｓ１」、「喫茶用品売場：Ｓ２」、「弁当箱売場：Ｓ３」、「手作り用品売場：Ｓ４」が設置されている。また、図２３においてＳ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４それぞれは、フロアＡの各売場の識別子を示している。
【０１４２】
フロアＡの売場のうち、「喫茶用品売場：Ｓ２」、「弁当箱売場：Ｓ３」、「手作り用品売場：Ｓ４」には、センサポスト１０１が設置されている。このため、注目度推定部１１は、「喫茶用品売場：Ｓ２」、「弁当箱売場：Ｓ３」、「手作り用品売場：Ｓ４」を対象にして注目度を推定する。一方、フロアＡの「調理用品売場：Ｓ１」は、センサポスト１０１が配置されていない箇所に設置されている。フロアＡにおいては、「調理用品売場：Ｓ１」は無反応部分であり、注目度推定装置４０による予測対象である。
【０１４３】
また、図２３の例では、類似空間特定部１７は、特定の空間１００の類似空間として、店舗ＴのフロアＢを特定している。また、フロアＢにも、「調理用品売場：Ｔ１」、「喫茶用品売場：Ｔ２」、「弁当箱売場：Ｔ３」、「手作り用品売場：Ｔ４」が設置されている。図２３においてＴ１〜Ｔ４それぞれは、フロアＢの各売場の識別番号を示している。
【０１４４】
また、フロアＢでは、全ての売場に、センサポスト１０１が配置され、全ての売場が反応部分となっている。フロアＢにおいては、「調理用品売場：Ｔ１」、「喫茶用品売場：Ｔ２」、「弁当箱売場：Ｔ３」、「手作り用品売場：Ｔ４」それぞれについて注目度が推定されている。
【０１４５】
そして、図２３の例では、注目度推定部１１は、先ず、フロアＡの各売場とフロアＢの各売場との対応関係を求める。そして、注目度推定部１１は、対応関係と、フロアＡの各売場について推定された注目度と、類似空間であるフロアＢの各売場について推定された注目度とから、無反応部分である、フロアＡの「調理用品売場」の注目度を予測する。
【０１４６】
このように、本実施の形態４では、センサポスト１０１が配置されていない売場が存在していた場合であっても、注目度推定装置４０は、同じフロアの他の売場、及び他の店舗の売場について推定された注目度を用いて、当該売場の注目度を予測することができる。
【０１４７】
本実施の形態４において、非対象空間の例としては、特定の空間１００を構成している店舗Ｓとは別の店舗のフロア（図２３参照）、特定の空間１００を構成している店舗ＳにおけるフロアＡ以外のフロア等が挙げられる。また、非対象空間（類似空間）の各売場の注目度は、本実施の形態４における注目度推定装置４０によって推定されていても良いし、注目度推定装置４０以外の注目度推定装置によって推定されていても良い。
【０１４８】
なお、以上の点を除き、本実施の形態４における注目度推定装置４０は、実施の形態１において図１に示した注目度推定装置１０と同様に構成されている。以下に、特定の空間が店舗ＳのフロアＡである場合を例に挙げて、注目度推定装置４０の動作について説明する。
【０１４９】
［動作］
本発明の実施の形態４における注目度推定装置４０の動作について、図２４〜図２７を用いて説明する。図２４は、本発明の実施の形態４における注目度推定装置の動作を示すフロー図である。図２５は、図２３に示したフロアＡ及びフロアＢそれぞれの売場属性情報の一例を示す図である。図２６は、図２３に示したフロアＡ及びフロアＢそれぞれの注目度変化の一例を示す図である。図２７は、本発明の実施の形態４における注目度の表示態様の例を示す図である。
【０１５０】
以下の説明においては、適宜図２２及び図２３を参酌する。また、本実施の形態４では、注目度推定装置４０を動作させることによって、注目度推定方法が実施される。従って、本実施の形態４における注目度推定方法の説明は、以下の注目度推定装置４０の動作説明に代える。
【０１５１】
最初に、本実施の形態４においては、注目度推定装置４０が、実施の形態１において図４に示したステップＡ１〜Ａ４を実行し、特定の空間１００であるフロアＡの「喫茶用品売場」、「弁当箱売場」、「手作り用品売場」それぞれの注目度を推定する。また、注目度推定部１１は、推定した注目度を、売場毎に時系列に沿って、記憶部１３に記憶させる。その後、図２４に示す処理が実行される。
【０１５２】
図２４に示すように、先ず、類似空間特定部１７は、非対象空間における各売場の売場属性情報と各売場について過去に推定された注目度とを取得する（ステップＤ１）。例えば、非対象空間が、注目度推定装置４０とは別の注目度推定装置の推定対象である場合は、類似空間特定部１７は、別の注目度推定装置にアクセスし、当該注目度推定装置から、推定された注目度と、注目度が推定された売場の売場属性情報とを取得する。
【０１５３】
また、非対象空間が、注目度推定装置４０が推定対象とする別の特定の空間である場合（図２参照）、類似空間特定部１７は、記憶部１３にアクセスし、当該別の特定の空間の売場における、売場属性情報と、推定された注目度とを取得する。
【０１５４】
次に、類似空間特定部１７は、非対象空間のうち、特定の空間１００（店舗ＳのフロアＡ）に類似する類似空間を特定する（ステップＤ２）。ステップＤ２では、例えば、類似空間特定部１７は、下記（数８）を用いて特定空間と各非対象空間との類似度（以下「空間類似度」とする。）を求め、空間類似度が最も高い非対象空間を類似空間とする。なお、本実施の形態４では、下記（数８）による算出結果から、上述したように、店舗ＴのフロアＢが類似空間として特定されているとする。
【０１５５】
【数８】
2011162119.tif 000010
【０１５６】
上記（数８）において、「売場属性類似度」は、以下の（ｘ１）及び（ｙ１）の手順によって求めることができる。
（ｘ１）先ず、類似空間特定部１７は、特定の空間１００の売場毎に、非対象空間の各売場とのコサイン類似度を求め、最もコサイン類似度が高くなる組み合わせを特定する。
（ｙ１）続いて、類似空間特定部１７は、非対象空間毎に、上記（ｘ１）で求めた各組み合わせのコサイン類似度を足し合わせ、得られた値を、上記（数８）における「売場属性類似度」とする。
【０１５７】
例えば、特定の空間１００である店舗ＳのフロアＡの売場属性と、非対象空間である店舗ＴのフロアＢとの売場属性とが図２５に示す通りであったとする。図２５において、例えば、フロアＡの「喫茶用品売場：Ｓ２」のベクトル表現は、（１２，１，６）となる。一方、フロアＢの各売場のベクトル表現は、Ｓ１：（１０，５，５）、Ｓ２：（１２，１，７）、Ｓ３：（２０，１０，１１）、Ｓ４：（３０，１５，９）となる。従って、フロアＡの「喫茶用品売場：Ｓ２」については、フロアＢの「喫茶用品売場：Ｔ２」と組み合わせたときに、コサイン類似度が最大となる。
【０１５８】
同様にして、フロアＡの「調理用品売場：Ｓ１」については、フロアＢの「調理用品売場：Ｔ１」と組み合わせたときに、コサイン類似度が最大となる。また、フロアＡの「弁当箱売場：Ｓ３」については、フロアＢの「弁当箱売場：Ｔ３」と組み合わせたときにコサイン類似度が最大となる。更に、フロアＡの「手作り用品売場：Ｓ４」については、フロアＢの「手作り用品売場：Ｔ４」と組み合わせたときに、コサイン類似度が最大となる。そして得られた各組合わせのコサイン類似度を足し合わせれば、店舗ＳのフロアＡと店舗ＴのフロアＢとの「売場属性類似度」が求められる。
【０１５９】
また、上記（数８）において、「注目度変化類似度」は、以下の（ｘ２）及び（ｙ２）の手順によって求めることができる。
（ｘ２）先ず、類似空間特定部１７は、上記（ｘ１）で求めた組み合わせ毎に、相関係数又はコサイン類似度を用いて、注目度変化の類似度を求める。なお、（ｘ２）は、図１８に示したステップＣ６４に準じて行われる。
（ｙ２）続いて、類似空間特定部１７は、非対象空間毎に、上記（ｘ２）で求めた各組み合わせの類似度を足し合わせ、得られた値を、上記（数８）における「注目度変化類似度」とする。
【０１６０】
更に、上記（数８）において、ａ、ｂは重み係数である。重み係数ａ、ｂは、実際の状況に応じて、即ち、重要視すべき要素に応じて、決められた範囲（例えば０から１の範囲）内で適宜設定される。
【０１６１】
次に、注目度推定部１１は、特定の空間１００である店舗ＳのフロアＡと、類似空間である店舗ＴのフロアＢとの対応関係を特定する（ステップＤ３）。本実施の形態４では、注目度推定部１１は、店舗ＳのフロアＡの各売場の位置情報（無反応部分である「調理用品売場：Ｓ１」の位置情報を含む。）と、店舗ＴのフロアＢの各売場（反応部分）の位置情報とを用い、対応関係として、店舗ＳのフロアＡの各売場に類似する、店舗ＴのフロアＢの各売場を特定する。つまり、注目度が既に推定されているフロアＡの「喫茶用品売場」、「弁当箱売場」、「手作り用品売場」それぞれに類似するフロアＢの売場と、注目度が推定されていないフロアＡの「調理用品売場」に類似するフロアＢの売場とが特定される。
【０１６２】
具体的には、本実施の形態４では、注目度推定部１１は、ステップＤ２の（ｘ１）において類似空間特定部１７が特定した組み合わせを、そのまま「対応関係」として利用することができる。
【０１６３】
次に、注目度推定部１１は、記憶部１３にアクセスして、類似空間内の各売場（反応部分）において過去に推定された注目度を抽出する。そして、図２６に示すように、注目度推定部１１は、抽出した注目度に対して、現在の時刻を基準として、過去に向けて、設定された間隔で時間窓を設定する（ステップＤ４）。ステップＤ４は、図１８に示したステップＣ６３と同様のステップである。図２６の右側には、類似空間であるフロアＢの各売場の注目度変化と、設定された時間窓とが示されている。また、図２６の左側には、フロアＡの各売場の注目度変化と、最新の時間窓とが示されている。
【０１６４】
次に、注目度推定部１１は、各時間窓におけるフロアＢの売場毎の注目度の変化と、フロアＡの売場毎（無反応部分である「調理用品売場」を除く）に推定された注目度の最新の変化とを対比する。そして、図２６に示すように、注目度推定部１１は、フロアＢの売場毎の注目度の変化の態様が、フロアＡの注目度の最新の変化に最も類似する時間窓を特定する（ステップＤ５）。
【０１６５】
具体的には、注目度推定部１１は、先ず、時間窓毎に、ステップＤ２の（ｘ１）で得られた各組み合わせについて、注目度の波形の類似度を算出する。つまり、注目度推定部１１は、例えば、「喫茶用品売場：Ｓ２」の最新の時間窓での注目度の波形と、「喫茶用品売場：Ｔ２」の各時間窓での注目度の波形とを対比し、時間窓毎の類似度を算出する。そして、注目度推定部１１は、各時間窓について、組み合わせ毎の類似度の平均値を算出し、最も平均値が高い時間窓を、最も類似する時間窓として特定する。なお、この場合の類似度としても、図２０に示したステップＣ６４と同様に、時間窓同士の相関係数、コサイン類似度が挙げられる。
【０１６６】
次に、注目度推定部１１は、予測対象となる「調理用品売場：Ｓ１」に類似する売場が「調理用品売場：Ｔ１」であることから、記憶部１３から、ステップＤ５で特定した時間窓において「調理用品売場：Ｔ１」に対して推定された注目度（注目度変化）を抽出する。そして、注目度推定部１１は、抽出した注目度を、予測対象となる「調理用品売場：Ｓ１」の注目度とする（ステップＤ７）。
【０１６７】
このように、ステップＤ１〜Ｄ７の実行により、センサポスト１０１が配置されていない売場の注目度が予測される。また、図２７に示すように、本実施の形態４においても、実施の形態１と同様に、表示装置２０２（図２２参照）の画面には、注目度推定の対象となった空間と、それを構成する売場とが表示され、そして、売場毎の注目度が、色、模様等によって表現される。但し、本実施の形態４では、注目度が予測された売場については、利用者が他の売場と区別できるように、他の売場とは異なった表示態様で注目度が表現される。図２７の例では、調理用品売場の枠が破線とされており、調理用品売場の表示態様は、他の売場のそれと異なっている。
【０１６８】
また、本実施の形態４におけるプログラムは、コンピュータに、図２４に示すステップＤ１〜Ｄ７を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態４における注目度推定装置４０と注目度推定方法とを実現することができる。
【０１６９】
この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、情報取得部１２、注目度推定部１１、及び類似空間特定部１７として機能し、処理を行なう。また、コンピュータの外部接続用インターフェイスが、出力部１４として機能し、コンピュータに備えられたハードディスク等が、記憶部１３として機能する。
【０１７０】
ここで、上述した実施の形態１〜４におけるプログラムを実行することによって、注目度推定装置を実現するコンピュータについて図２８を用いて説明する。図２８は、本発明の実施の形態１〜４における注目度推定装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【０１７１】
図２８に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。
【０１７２】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
【０１７３】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【０１７４】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash）及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。
【０１７５】
なお、図２８の例では、コンピュータ１１０は独立した装置であるが、本実施の形態１〜４は、この態様に限定されるものではない。本実施の形態１〜４においては、例えば、コンピュータ１１０は、電子看板装置２００（図１等参照））の一部を構成しているコンピュータであっても良い。
【０１７６】
上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記１５）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
【０１７７】
（付記１）
特定の空間内の部分毎の環境を特定する環境情報、及び前記部分毎の位置を特定する位置情報のうち少なくとも一つと、前記部分毎の当該部分に滞在している人の数を特定する滞在人数情報とを用いて、前記部分毎に、当該部分に滞在している人が当該部分に注目している度合を示す注目度を推定する、注目度推定部を備えている、ことを特徴とする注目度推定装置。
【０１７８】
（付記２）
前記部分毎に設置された環境センサから前記環境情報を取得し、そして、前記部分毎に設置された人感センサから前記滞在人数情報を取得する、情報取得部を更に備え、
前記環境情報が、前記部分毎の音量、及び前記部分毎の温度のうち少なくとも一つを特定する情報であり、
前記注目度推定部が、前記部分毎に、前記情報取得部が取得した前記環境情報と前記滞在人数情報とを用いて前記注目度を推定する、付記１に記載の注目度推定装置。
【０１７９】
（付記３）
前記情報取得部が、前記人感センサの反応回数及び反応時間を取得し、取得した前記反応時間及び反応時間を予め作成された回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得し、
前記回帰式は、設定期間における前記人感センサの反応回数及び反応時間から得られた情報と、前記人感センサが設置された部分での前記設定期間中に計測された人数と、の関係の回帰分析によって作成されている、付記２に記載の注目度推定装置。
【０１８０】
（付記４）
前記回帰式が、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値と、を変数として含み、
前記情報取得部が、取得した前記反応回数及び反応時間から、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値とを算出し、算出した値を前記回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得する、付記３に記載の注目度推定装置。
【０１８１】
（付記５）
前記部分毎に設置された人感センサから、前記滞在人数情報を取得する、情報取得部と、
前記位置情報を記憶する、記憶部と、
を更に備え、
前記注目度推定部が、前記部分毎に、前記記憶部に記憶されている前記位置情報と、前記情報取得部が取得した前記滞在人数情報とを用いて、前記注目度を推定する、付記１に記載の注目度推定装置。
【０１８２】
（付記６）
前記情報取得部が、前記人感センサの反応回数及び反応時間を取得し、取得した前記反応時間及び反応時間を予め作成された回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得し、
前記回帰式は、設定期間における前記人感センサの反応回数及び反応時間から得られた情報と、前記人感センサが設置された部分での前記設定期間中に計測された人数と、の関係の回帰分析によって作成されている、付記５に記載の注目度推定装置。
【０１８３】
（付記７）
前記回帰式が、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値と、を変数として含み、
前記情報取得部が、取得した前記反応回数及び反応時間から、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値とを算出し、算出した値を前記回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得する、付記６に記載の注目度推定装置。
【０１８４】
（付記８）
前記情報取得部が、更に、前記部分毎に設置された環境センサから、前記環境情報を取得し、
前記環境情報が、前記部分毎の音量、及び前記部分毎の温度のうち少なくとも一つを特定する情報であり、
前記注目度推定部が、前記部分毎に、前記情報取得部が取得した前記環境情報を更に用いて前記注目度を推定する、付記５〜７のいずれかに記載の注目度推定装置。
【０１８５】
（付記９）
前記環境情報が、少なくとも前記部分毎の音量を特定する情報であり、
前記位置情報が、前記部分毎における、前記特定の空間の入口から当該部分までの距離であり、
前記注目度推定部が、前記部分毎に、当該部分に滞在している人の数に重み係数を乗算して得た値と、前記特定の空間の全ての部分についての前記距離の合計値に対する当該部分についての前記距離の比に重み係数を乗算して得た値と、当該部分の音量に重み係数を乗算して得た値とから、前記注目度を算出する、付記８に記載の注目度推定装置。
【０１８６】
（付記１０）
前記環境情報が、前記部分毎の音量及び前記部分毎の温度を特定する情報であり、
前記位置情報が、前記部分毎における、前記特定の空間の入口から当該部分までの距離であり、
前記記憶部が、更に、前記情報取得部によって過去に取得された前記部分毎の当該部分に滞在している人の数の最小値と、音量について予め設定された基準音量と、温度について予め設定された基準温度とを記憶しており、
前記注目度推定部が、前記部分毎に、
前記最小値に対する当該部分に滞在している人の数の比に重み係数を乗算して得た値と、
前記特定の空間の全ての部分についての前記距離の合計値に対する当該部分についての前記距離の比に重み係数を乗算して得た値と、
前記基準音量に対する当該部分の音量の比に重み係数を乗算して得た値と、
前記基準温度に対する当該部分の温度の比に重み係数を乗算して得た値とから、前記注目度を算出する、付記８に記載の注目度推定装置。
【０１８７】
（付記１１）
前記環境情報が、前記部分毎の音量及び前記部分毎の温度を特定する情報であり、
前記位置情報が、前記部分毎における、前記特定の空間の入口から当該部分までの距離であり、
前記記憶部が、更に、前記情報取得部によって過去に取得された前記部分毎の当該部分に滞在している人の数の平均値と、前記情報取得部によって過去に取得された前記部分毎の音量の平均値と、前記情報取得部によって過去に取得された前記部分毎の温度の平均値とを記憶し、
前記注目度推定部が、前記部分毎に、
当該部分に滞在している人の数と前記人の数の平均値との差に重み係数を乗算して得た値と、
前記特定の空間の全ての部分についての前記距離の合計値に対する当該部分についての前記距離の比に重み係数を乗算して得た値と、
当該部分の音量と前記音量の平均値との差に重み係数を乗算して得た値と、
当該部分の温度と前記温度の平均値との差に重み係数を乗算して得た値とから、前記注目度を算出する、付記８に記載の注目度推定装置。
【０１８８】
（付記１２）
前記情報取得部が、前記滞在人数情報及び前記環境情報を取得する度に、これらを、前記記憶部に記憶させており、
前記記憶部に記憶された前記滞在人数情報及び前記環境情報を用いて、前記記憶部に記憶されている、前記人の数の平均値、前記音量の平均値、及び前記温度の平均値を再計算する、情報更新部を更に備えている、付記１１に記載の注目度推定装置。
【０１８９】
（付記１３）
前記特定の空間内のいずれかの部分において、前記注目度推定部による注目度の推定ができない場合に、前記注目度の推定ができない部分に対応する他の部分を特定する、対応部分特定部を更に備え、
前記記憶部が、前記部分毎に、前記注目度推定部によって過去に推定された前記注目度を記憶しており、
前記注目度推定部が、前記対応部分特定部によって特定された前記対応する他の部分における、前記過去に推定された前記注目度に基づいて、前記注目度の推定ができない部分における前記注目度を予測する、付記５〜１２のいずれかに記載の注目度推定装置。
【０１９０】
（付記１４）
前記対応部分特定部が、前記注目度の推定ができない部分以外の部分における前記過去に推定された前記注目度、及び前記位置情報のうち、少なくとも１つを用いて、前記対応する他の部分を特定し、
前記注目度推定部が、
前記記憶部に記憶されている、前記対応する他の部分における、前記過去に推定された前記注目度に対して、現在の時刻を基準として、過去に向けて、設定された間隔で時間窓を設定し、
最新の時間窓における前記注目度の変化と、前記最新の時間窓以外の時間窓における前記注目度の変化とを対比して、変化の態様が前記最新の時間窓に最も類似する時間窓を特定し、
そして、前記記憶部から、特定した前記時間窓での、前記注目度の推定ができない部分における過去の前記注目度を抽出し、抽出した過去の前記注目度を、前記注目度の推定ができない部分における現在の前記注目度とする、付記１３に記載の注目度推定装置。
【０１９１】
（付記１５）
人感センサが設置された、前記特定の空間以外の空間のうち、前記特定の空間に類似する類似空間を特定する、類似空間特定部を更に備え、
前記注目度推定部が、
前記特定の空間内の前記部分及び前記特定の空間内の前記人感センサが反応しない無反応部分と、前記類似空間内のそこに配置された前記人感センサが反応する反応部分との対応関係を特定し、
そして、前記対応関係と、前記特定の空間における前記部分毎に推定された前記注目度と、前記類似空間内の前記反応部分毎に推定された、当該反応部分に滞在している人が当該反応部分に注目している度合とを用いて、
前記無反応部分における前記注目度を予測する、付記５〜１４のいずれかに記載の注目度推定装置。
【０１９２】
（付記１６）
前記注目度推定部が、
前記特定の空間における前記位置情報と、前記特定の空間内の前記無反応部分の位置を特定する情報と、前記類似空間内の各反応部分の位置を特定する情報とを用い、
前記対応関係として、前記特定の空間内の前記部分それぞれに類似する前記類似空間内の前記反応部分と、前記無反応部分に類似する前記類似空間内の前記反応部分とを特定する、
付記１５に記載の注目度推定装置。
【０１９３】
（付記１７）
前記記憶部が、前記類似空間内の前記反応部分毎に過去に推定された前記度合を記憶し、
前記注目度推定部が、
前記記憶部に記憶されている、前記類似空間内の前記反応部分毎に過去に推定された前記度合に対して、現在の時刻を基準として、過去に向けて、設定された間隔で時間窓を設定し、
更に、各時間窓における前記反応部分毎の前記度合の変化と、前記特定の空間内の前記部分毎に推定された前記注目度の最新の変化とを対比して、変化の態様が前記注目度の最新の変化に最も類似する時間窓を特定し、
そして、前記記憶部から、特定した前記時間窓における、前記無反応部分に類似する前記反応部分に対して推定された前記度合を抽出し、抽出した前記度合を、前記無反応部分における前記注目度とする、付記１６に記載の注目度推定装置。
【０１９４】
（付記１８）
特定の空間内の部分毎の環境を特定する環境情報、及び前記部分毎の位置を特定する位置情報のうち少なくとも一つと、前記部分毎の当該部分に滞在している人の数を特定する滞在人数情報とを用いて、前記部分毎に、当該部分に滞在している人が当該部分に注目している度合を示す注目度を推定する、注目度推定ステップを、
有していることを特徴とする注目度推定方法。
【０１９５】
（付記１９）
前記部分毎に設置された環境センサから前記環境情報を取得し、そして、前記部分毎に設置された人感センサから前記滞在人数情報を取得する、情報取得ステップを更に有し、
前記環境情報が、前記部分毎の音量、及び前記部分毎の温度のうち少なくとも一つを特定する情報であり、
前記注目度推定ステップにおいて、前記部分毎に、前記情報取得ステップで取得した前記環境情報と前記滞在人数情報とを用いて前記注目度を推定する、付記１８に記載の注目度推定方法。
【０１９６】
（付記２０）
前記情報取得ステップにおいて、前記人感センサの反応回数及び反応時間を取得し、取得した前記反応時間及び反応時間を予め作成された回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得し、
前記回帰式は、設定期間における前記人感センサの反応回数及び反応時間から得られた情報と、前記人感センサが設置された部分での前記設定期間中に計測された人数と、の関係の回帰分析によって作成されている、付記１９に記載の注目度推定方法。
【０１９７】
（付記２１）
前記回帰式が、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値と、を変数として含み、
前記情報取得ステップにおいて、取得した前記反応回数及び反応時間から、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値とを算出し、算出した値を前記回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得する、付記２０に記載の注目度推定方法。
【０１９８】
（付記２２）
前記部分毎に設置された人感センサから、前記滞在人数情報を取得する、情報取得ステップを更に有し、
前記位置情報が予め記憶装置に記憶されており、
前記注目度推定ステップにおいて、前記部分毎に、前記記憶装置に記憶されている前記位置情報と、前記情報取得ステップで取得した前記滞在人数情報とを用いて、前記注目度を推定する、付記１８に記載の注目度推定方法。
【０１９９】
（付記２３）
前記情報取得ステップにおいて、前記人感センサの反応回数及び反応時間を取得し、取得した前記反応時間及び反応時間を予め作成された回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得し、
前記回帰式は、設定期間における前記人感センサの反応回数及び反応時間から得られた情報と、前記人感センサが設置された部分での前記設定期間中に計測された人数と、の関係の回帰分析によって作成されている、付記２２に記載の注目度推定方法。
【０２００】
（付記２４）
前記回帰式が、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値と、を変数として含み、
前記情報取得ステップにおいて、取得した前記反応回数及び反応時間から、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値とを算出し、算出した値を前記回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得する、付記２３に記載の注目度推定方法。
【０２０１】
（付記２５）
前記情報取得ステップにおいて、更に、前記部分毎に設置された環境センサから、前記環境情報を取得し、
前記環境情報が、前記部分毎の音量、及び前記部分毎の温度のうち少なくとも一つを特定する情報であり、
前記注目度推定ステップにおいて、前記部分毎に、前記情報取得ステップで取得した前記環境情報を更に用いて前記注目度を推定する、付記２２〜付記２４のいずれかに記載の注目度推定方法。
【０２０２】
（付記２６）
前記環境情報が、少なくとも前記部分毎の音量を特定する情報であり、
前記位置情報が、前記部分毎における、前記特定の空間の入口から当該部分までの距離であり、
前記注目度推定ステップにおいて、前記部分毎に、当該部分に滞在している人の数に重み係数を乗算して得た値と、前記特定の空間の全ての部分についての前記距離の合計値に対する当該部分についての前記距離の比に重み係数を乗算して得た値と、当該部分の音量に重み係数を乗算して得た値とから、前記注目度を算出する、付記２５に記載の注目度推定方法。
【０２０３】
（付記２７）
前記環境情報が、前記部分毎の音量及び前記部分毎の温度を特定する情報であり、
前記位置情報が、前記部分毎における、前記特定の空間の入口から当該部分までの距離であり、
前記記憶装置が、前記情報取得ステップによって過去に取得された前記部分毎の当該部分に滞在している人の数の最小値と、音量について予め設定された基準音量と、温度について予め設定された基準温度とを記憶し、
前記注目度推定ステップにおいて、前記部分毎に、
前記最小値に対する当該部分に滞在している人の数の比に重み係数を乗算して得た値と、
前記特定の空間の全ての部分についての前記距離の合計値に対する当該部分についての前記距離の比に重み係数を乗算して得た値と、
前記基準音量に対する当該部分の音量の比に重み係数を乗算して得た値と、
前記基準温度に対する当該部分の温度の比に重み係数を乗算して得た値とから、前記注目度を算出する、付記２５に記載の注目度推定方法。
【０２０４】
（付記２８）
前記環境情報が、前記部分毎の音量及び前記部分毎の温度を特定する情報であり、
前記位置情報が、前記部分毎における、前記特定の空間の入口から当該部分までの距離であり、
前記記憶装置が、更に、前記情報取得ステップによって過去に取得された前記部分毎の当該部分に滞在している人の数の平均値と、前記情報取得部によって過去に取得された前記部分毎の音量の平均値と、前記情報取得部によって過去に取得された前記部分毎の温度の平均値とを記憶し、
前記注目度推定ステップにおいて、前記部分毎に、
当該部分に滞在している人の数と前記人の数の平均値との差に重み係数を乗算して得た値と、
前記特定の空間の全ての部分についての前記距離の合計値に対する当該部分についての前記距離の比に重み係数を乗算して得た値と、
当該部分の音量と前記音量の平均値との差に重み係数を乗算して得た値と、
当該部分の温度と前記温度の平均値との差に重み係数を乗算して得た値とから、前記注目度を算出する、付記２５に記載の注目度推定方法。
【０２０５】
（付記２９）
前記記憶装置が、前記情報取得ステップにおいて前記滞在人数情報及び前記環境情報が取得される度に、これらを記憶しており、
前記記憶装置が記憶した前記滞在人数情報及び前記環境情報を用いて、前記記憶部に記憶されている、前記人の数の平均値、前記音量の平均値、及び前記温度の平均値を再計算する、情報更新ステップを更に有している、付記２８に記載の注目度推定方法。
【０２０６】
（付記３０）
前記記憶装置が、前記部分毎に、前記注目度推定ステップによって過去に推定された前記注目度を記憶しており、
前記特定の空間内のいずれかの部分において、前記注目度推定ステップによる注目度の推定ができない場合に、前記注目度の推定ができない部分に対応する他の部分を特定する、対応部分特定ステップと、
前記対応部分特定ステップによって特定された前記対応する他の部分における、前記過去に推定された前記注目度に基づいて、前記注目度の推定ができない部分における前記注目度を予測する、予測ステップと、
を更に有している、付記２２〜２９のいずれかに記載の注目度推定方法。
【０２０７】
（付記３１）
前記対応部分特定ステップにおいて、前記注目度の推定ができない部分以外の部分における前記過去に推定された前記注目度、及び前記位置情報のうち、少なくとも１つを用いて、前記対応する他の部分を特定し、
前記予測ステップにおいて、
前記記憶装置に記憶されている、前記対応する他の部分における、前記過去に推定された前記注目度に対して、現在の時刻を基準として、過去に向けて、設定された間隔で時間窓を設定し、
最新の時間窓における前記注目度の変化と、前記最新の時間窓以外の時間窓における前記注目度の変化とを対比して、変化の態様が前記最新の時間窓に最も類似する時間窓を特定し、
そして、前記記憶装置から、特定した前記時間窓での、前記注目度の推定ができない部分における過去の前記注目度を抽出し、抽出した過去の前記注目度を、前記注目度の推定ができない部分における現在の前記注目度とする、付記３０に記載の注目度推定方法。
【０２０８】
（付記３２）
人感センサが設置された、前記特定の空間以外の空間のうち、前記特定の空間に類似する類似空間を特定する、類似空間特定ステップと、
前記特定の空間内の前記部分及び前記特定の空間内の前記人感センサが反応しない無反応部分と、前記類似空間内のそこに配置された前記人感センサが反応する反応部分との対応関係を特定し、
そして、前記対応関係と、前記特定の空間における前記部分毎に推定された前記注目度と、前記類似空間内の前記反応部分毎に推定された、当該反応部分に滞在している人が当該反応部分に注目している度合とを用いて、
前記無反応部分における前記注目度を予測する、第２の予測ステップと、
を更に有している、付記２２〜３１のいずれかに記載の注目度推定方法。
【０２０９】
（付記３３）
前記第２の予測ステップにおいて、
前記特定の空間における前記位置情報と、前記特定の空間内の前記無反応部分の位置を特定する情報と、前記類似空間内の各反応部分の位置を特定する情報とを用い、
前記対応関係として、前記特定の空間内の前記部分それぞれに類似する前記類似空間内の前記反応部分と、前記無反応部分に類似する前記類似空間内の前記反応部分とを特定する、
付記３２に記載の注目度推定方法。
【０２１０】
（付記３４）
前記記憶装置が、前記類似空間内の前記反応部分毎に過去に推定された前記度合を記憶しており、
前記第２の予測ステップにおいて、
前記記憶装置に記憶されている、前記類似空間内の前記反応部分毎に過去に推定された前記度合に対して、現在の時刻を基準として、過去に向けて、設定された間隔で時間窓を設定し、
更に、各時間窓における前記反応部分毎の前記度合の変化と、前記特定の空間内の前記部分毎に推定された前記注目度の最新の変化とを対比して、変化の態様が前記注目度の最新の変化に最も類似する時間窓を特定し、
そして、前記記憶装置から、特定した前記時間窓における、前記無反応部分に類似する前記反応部分に対して推定された前記度合を抽出し、抽出した前記度合を、前記無反応部分における前記注目度とする、付記３３に記載の注目度推定方法。
【０２１１】
（付記３５）
コンピュータに、
特定の空間内の部分毎の環境を特定する環境情報、及び前記部分毎の位置を特定する位置情報のうち少なくとも一つと、前記部分毎の当該部分に滞在している人の数を特定する滞在人数情報とを用いて、前記部分毎に、当該部分に滞在している人が当該部分に注目している度合を示す注目度を推定する、注目度推定ステップを、実行させる、
命令を含むプログラムを記録している、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０２１２】
（付記３６）
前記プログラムが、前記コンピュータに、前記部分毎に設置された環境センサから前記環境情報を取得し、そして、前記部分毎に設置された人感センサから前記滞在人数情報を取得する、情報取得ステップを、実行させる命令を更に含み、
前記環境情報が、前記部分毎の音量、及び前記部分毎の温度のうち少なくとも一つを特定する情報であり、
前記注目度推定ステップにおいて、前記部分毎に、前記情報取得ステップで取得した前記環境情報と前記滞在人数情報とを用いて前記注目度を推定する、付記３５に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０２１３】
（付記３７）
前記情報取得ステップにおいて、前記人感センサの反応回数及び反応時間を取得し、取得した前記反応時間及び反応時間を予め作成された回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得し、
前記回帰式は、設定期間における前記人感センサの反応回数及び反応時間から得られた情報と、前記人感センサが設置された部分での前記設定期間中に計測された人数と、の関係の回帰分析によって作成されている、付記３６に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０２１４】
（付記３８）
前記回帰式が、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値と、を変数として含み、
前記情報取得ステップにおいて、取得した前記反応回数及び反応時間から、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値とを算出し、算出した値を前記回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得する、付記３７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０２１５】
（付記３９）
前記部分毎に設置された人感センサから、前記滞在人数情報を取得する、情報取得ステップを更に有し、
前記位置情報が予め記憶装置に記憶されており、
前記注目度推定ステップにおいて、前記部分毎に、前記記憶装置に記憶されている前記位置情報と、前記情報取得ステップで取得した前記滞在人数情報とを用いて、前記注目度を推定する、付記３５に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０２１６】
（付記４０）
前記情報取得ステップにおいて、前記人感センサの反応回数及び反応時間を取得し、取得した前記反応時間及び反応時間を予め作成された回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得し、
前記回帰式は、設定期間における前記人感センサの反応回数及び反応時間から得られた情報と、前記人感センサが設置された部分での前記設定期間中に計測された人数と、の関係の回帰分析によって作成されている、付記３９に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０２１７】
（付記４１）
前記回帰式が、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値と、を変数として含み、
前記情報取得ステップにおいて、取得した前記反応回数及び反応時間から、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値とを算出し、算出した値を前記回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得する、付記４０に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０２１８】
（付記４２）
前記情報取得ステップにおいて、更に、前記部分毎に設置された環境センサから、前記環境情報を取得し、
前記環境情報が、前記部分毎の音量、及び前記部分毎の温度のうち少なくとも一つを特定する情報であり、
前記注目度推定ステップにおいて、前記部分毎に、前記情報取得ステップで取得した前記環境情報を更に用いて前記注目度を推定する、付記３９〜４１のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０２１９】
（付記４３）
前記環境情報が、少なくとも前記部分毎の音量を特定する情報であり、
前記位置情報が、前記部分毎における、前記特定の空間の入口から当該部分までの距離であり、
前記注目度推定ステップにおいて、前記部分毎に、当該部分に滞在している人の数に重み係数を乗算して得た値と、前記特定の空間の全ての部分についての前記距離の合計値に対する当該部分についての前記距離の比に重み係数を乗算して得た値と、当該部分の音量に重み係数を乗算して得た値とから、前記注目度を算出する、付記４２に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０２２０】
（付記４４）
前記環境情報が、前記部分毎の音量及び前記部分毎の温度を特定する情報であり、
前記位置情報が、前記部分毎における、前記特定の空間の入口から当該部分までの距離であり、
前記記憶装置が、前記情報取得ステップによって過去に取得された前記部分毎の当該部分に滞在している人の数の最小値と、音量について予め設定された基準音量と、温度について予め設定された基準温度とを記憶し、
前記注目度推定ステップにおいて、前記部分毎に、
前記最小値に対する当該部分に滞在している人の数の比に重み係数を乗算して得た値と、
前記特定の空間の全ての部分についての前記距離の合計値に対する当該部分についての前記距離の比に重み係数を乗算して得た値と、
前記基準音量に対する当該部分の音量の比に重み係数を乗算して得た値と、
前記基準温度に対する当該部分の温度の比に重み係数を乗算して得た値とから、前記注目度を算出する、付記４２に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０２２１】
（付記４５）
前記環境情報が、前記部分毎の音量及び前記部分毎の温度を特定する情報であり、
前記位置情報が、前記部分毎における、前記特定の空間の入口から当該部分までの距離であり、
前記記憶装置が、更に、前記情報取得ステップによって過去に取得された前記部分毎の当該部分に滞在している人の数の平均値と、前記情報取得部によって過去に取得された前記部分毎の音量の平均値と、前記情報取得部によって過去に取得された前記部分毎の温度の平均値とを記憶し、
前記注目度推定ステップにおいて、前記部分毎に、
当該部分に滞在している人の数と前記人の数の平均値との差に重み係数を乗算して得た値と、
前記特定の空間の全ての部分についての前記距離の合計値に対する当該部分についての前記距離の比に重み係数を乗算して得た値と、
当該部分の音量と前記音量の平均値との差に重み係数を乗算して得た値と、
当該部分の温度と前記温度の平均値との差に重み係数を乗算して得た値とから、前記注目度を算出する、付記４２に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０２２２】
（付記４６）
前記記憶装置が、前記情報取得ステップにおいて前記滞在人数情報及び前記環境情報が取得される度に、これらを記憶しており、
前記記憶装置が記憶した前記滞在人数情報及び前記環境情報を用いて、前記記憶部に記憶されている、前記人の数の平均値、前記音量の平均値、及び前記温度の平均値を再計算する、情報更新ステップを、更に、前記コンピュータに実行させる、付記４５に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０２２３】
（付記４７）
前記記憶装置が、前記部分毎に、前記注目度推定ステップによって過去に推定された前記注目度を記憶しており、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
前記特定の空間内のいずれかの部分において、前記注目度推定ステップによる注目度の推定ができない場合に、前記注目度の推定ができない部分に対応する他の部分を特定する、対応部分特定ステップと、
前記対応部分特定ステップによって特定された前記対応する他の部分における、前記過去に推定された前記注目度に基づいて、前記注目度の推定ができない部分における前記注目度を予測する、予測ステップと、
を実行させる命令を更に含む、付記３９〜４６のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０２２４】
（付記４８）
前記対応部分特定ステップにおいて、前記注目度の推定ができない部分以外の部分における前記過去に推定された前記注目度、及び前記位置情報のうち、少なくとも１つを用いて、前記対応する他の部分を特定し、
前記予測ステップにおいて、
前記記憶装置に記憶されている、前記対応する他の部分における、前記過去に推定された前記注目度に対して、現在の時刻を基準として、過去に向けて、設定された間隔で時間窓を設定し、
最新の時間窓における前記注目度の変化と、前記最新の時間窓以外の時間窓における前記注目度の変化とを対比して、変化の態様が前記最新の時間窓に最も類似する時間窓を特定し、
そして、前記記憶装置から、特定した前記時間窓での、前記注目度の推定ができない部分における過去の前記注目度を抽出し、抽出した過去の前記注目度を、前記注目度の推定ができない部分における現在の前記注目度とする、付記４７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０２２５】
（付記４９）
前記プログラムが、前記コンピュータに、
人感センサが設置された、前記特定の空間以外の空間のうち、前記特定の空間に類似する類似空間を特定する、類似空間特定ステップと、
前記特定の空間内の前記部分及び前記特定の空間内の前記人感センサが反応しない無反応部分と、前記類似空間内のそこに配置された前記人感センサが反応する反応部分との対応関係を特定し、そして、前記対応関係と、前記特定の空間における前記部分毎に推定された前記注目度と、前記類似空間内の前記反応部分毎に推定された、当該反応部分に滞在している人が当該反応部分に注目している度合とを用いて、前記無反応部分における前記注目度を予測する、第２の予測ステップと、
を実行させる命令を更に含む、付記３９〜４８のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０２２６】
（付記５０）
前記第２の予測ステップにおいて、
前記特定の空間における前記位置情報と、前記特定の空間内の前記無反応部分の位置を特定する情報と、前記類似空間内の各反応部分の位置を特定する情報とを用い、
前記対応関係として、前記特定の空間内の前記部分それぞれに類似する前記類似空間内の前記反応部分と、前記無反応部分に類似する前記類似空間内の前記反応部分とを特定する、
付記４９に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０２２７】
（付記５１）
前記記憶装置が、前記類似空間内の前記反応部分毎に過去に推定された前記度合を記憶しており、
前記第２の予測ステップにおいて、
前記記憶装置に記憶されている、前記類似空間内の前記反応部分毎に過去に推定された前記度合に対して、現在の時刻を基準として、過去に向けて、設定された間隔で時間窓を設定し、
更に、各時間窓における前記反応部分毎の前記度合の変化と、前記特定の空間内の前記部分毎に推定された前記注目度の最新の変化とを対比して、変化の態様が前記注目度の最新の変化に最も類似する時間窓を特定し、
そして、前記記憶装置から、特定した前記時間窓における、前記無反応部分に類似する前記反応部分に対して推定された前記度合を抽出し、抽出した前記度合を、前記無反応部分における前記注目度とする、付記５０に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０２２８】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０２２９】
この出願は、２０１０年６月２４日に出願された日本出願特願２０１０−１４３５８５及び２０１０年８月２４日に出願された日本出願特願２０１０−１８７３７４を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０２３０】
以上のように、本発明によれば、特定の空間における実際の状況を表現可能な指標を提供することができる。従って、本発明は、販売分析、広告分析等の各種分析の分野に有用である。
【符号の説明】
【０２３１】
１０  注目度推定装置（実施の形態１）
１１  注目度推定部
１２  情報取得部
１３  記憶部
１４  出力部
１５  情報更新部
１６  対応部分特定部
１７  類似空間特定部
２０  注目度推定装置（実施の形態２）
３０  注目度推定装置（実施の形態３）
４０  注目度推定装置（実施の形態４）
１００、１００−１〜１００−４  特定の空間
１０１  センサポスト
１０２  基準点
１０３  動線
１１０  コンピュータ
１１１  ＣＰＵ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  入力機器
１１９  ディスプレイ装置
１２０  記録媒体
１２１  バス
２００  電子看板装置
２０１  映像データ生成部
２０２  表示装置
２０３  記憶部
【図１】
2011162119.tif 000011
【図２】
2011162119.tif 000012
【図３】
2011162119.tif 000013
【図４】
2011162119.tif 000014
【図５】
2011162119.tif 000015
【図６】
2011162119.tif 000016
【図７】
2011162119.tif 000017
【図８】
2011162119.tif 000018
【図９】
2011162119.tif 000019
【図１０】
2011162119.tif 000020
【図１１】
2011162119.tif 000021
【図１２】
2011162119.tif 000022
【図１３】
2011162119.tif 000023
【図１４】
2011162119.tif 000024
【図１５】
2011162119.tif 000025
【図１６】
2011162119.tif 000026
【図１７】
2011162119.tif 000027
【図１８】
2011162119.tif 000028
【図１９】
2011162119.tif 000029
【図２０】
2011162119.tif 000030
【図２１】
2011162119.tif 000031
【図２２】
2011162119.tif 000032
【図２３】
2011162119.tif 000033
【図２４】
2011162119.tif 000034
【図２５】
2011162119.tif 000035
【図２６】
2011162119.tif 000036
【図２７】
2011162119.tif 000037
【図２８】
2011162119.tif 000038
【手続補正書】
【提出日】平成24年11月29日(2012.11.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の空間内の部分毎の環境を特定する環境情報、及び前記部分毎の位置を特定する位置情報のうち少なくとも一つと、前記部分毎の当該部分に滞在している人の数を特定する滞在人数情報とを用いて、前記部分毎に、当該部分に滞在している人が当該部分に注目している度合を示す注目度を推定する、注目度推定部を備えている、ことを特徴とする注目度推定装置。
【請求項２】
前記部分毎に設置された環境センサから前記環境情報を取得し、そして、前記部分毎に設置された人感センサから前記滞在人数情報を取得する、情報取得部を更に備え、
前記環境情報が、前記部分毎の音量、及び前記部分毎の温度のうち少なくとも一つを特定する情報であり、
前記注目度推定部が、前記部分毎に、前記情報取得部が取得した前記環境情報と前記滞在人数情報とを用いて前記注目度を推定する、請求項１に記載の注目度推定装置。
【請求項３】
前記情報取得部が、前記人感センサの反応回数及び反応時間を取得し、取得した前記反応回数及び反応時間を予め作成された回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得し、
前記回帰式は、設定期間における前記人感センサの反応回数及び反応時間から得られた情報と、前記人感センサが設置された部分での前記設定期間中に計測された人数と、の関係の回帰分析によって作成されている、請求項２に記載の注目度推定装置。
【請求項４】
前記回帰式が、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値と、を変数として含み、
前記情報取得部が、取得した前記反応回数及び反応時間から、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値とを算出し、
算出した値を前記回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得する、請求項３に記載の注目度推定装置。
【請求項５】
前記部分毎に設置された人感センサから、前記滞在人数情報を取得する、情報取得部と、
前記位置情報を記憶する、記憶部と、
を更に備え、
前記注目度推定部が、前記部分毎に、前記記憶部に記憶されている前記位置情報と、前記情報取得部が取得した前記滞在人数情報とを用いて、前記注目度を推定する、請求項１に記載の注目度推定装置。
【請求項６】
前記情報取得部が、前記人感センサの反応回数及び反応時間を取得し、取得した前記反応回数及び反応時間を予め作成された回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得し、
前記回帰式は、設定期間における前記人感センサの反応回数及び反応時間から得られた情報と、前記人感センサが設置された部分での前記設定期間中に計測された人数と、の関係の回帰分析によって作成されている、請求項５に記載の注目度推定装置。
【請求項７】
前記回帰式が、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値と、を変数として含み、
前記情報取得部が、取得した前記反応回数及び反応時間から、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値とを算出し、算出した値を前記回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得する、請求項６に記載の注目度推定装置。
【請求項８】
前記情報取得部が、更に、前記部分毎に設置された環境センサから、前記環境情報を取得し、
前記環境情報が、前記部分毎の音量、及び前記部分毎の温度のうち少なくとも一つを特定する情報であり、
前記注目度推定部が、前記部分毎に、前記情報取得部が取得した前記環境情報を更に用いて前記注目度を推定する、請求項５〜７のいずれかに記載の注目度推定装置。
【請求項９】
前記環境情報が、少なくとも前記部分毎の音量を特定する情報であり、
前記位置情報が、前記部分毎における、前記特定の空間の入口から当該部分までの距離であり、
前記注目度推定部が、前記部分毎に、当該部分に滞在している人の数に重み係数を乗算して得た値と、前記特定の空間の全ての部分についての前記距離の合計値に対する当該部分についての前記距離の比に重み係数を乗算して得た値と、当該部分の音量に重み係数を乗算して得た値とから、前記注目度を算出する、請求項８に記載の注目度推定
装置。
【請求項１０】
前記環境情報が、前記部分毎の音量及び前記部分毎の温度を特定する情報であり、
前記位置情報が、前記部分毎における、前記特定の空間の入口から当該部分までの距離であり、
前記記憶部が、更に、前記情報取得部によって過去に取得された前記部分毎の当該部分に滞在している人の数の最小値と、音量について予め設定された基準音量と、温度について予め設定された基準温度とを記憶しており、
前記注目度推定部が、前記部分毎に、
前記最小値に対する当該部分に滞在している人の数の比に重み係数を乗算して得た値と、
前記特定の空間の全ての部分についての前記距離の合計値に対する当該部分についての前記距離の比に重み係数を乗算して得た値と、
前記基準音量に対する当該部分の音量の比に重み係数を乗算して得た値と、
前記基準温度に対する当該部分の温度の比に重み係数を乗算して得た値とから、前記注目度を算出する、請求項８に記載の注目度推定装置。
【請求項１１】
前記環境情報が、前記部分毎の音量及び前記部分毎の温度を特定する情報であり、
前記位置情報が、前記部分毎における、前記特定の空間の入口から当該部分までの距離であり、
前記記憶部が、更に、前記情報取得部によって過去に取得された前記部分毎の当該部分に滞在している人の数の平均値と、前記情報取得部によって過去に取得された前記部分毎の音量の平均値と、前記情報取得部によって過去に取得された前記部分毎の温度の平均値とを記憶し、
前記注目度推定部が、前記部分毎に、
当該部分に滞在している人の数と前記人の数の平均値との差に重み係数を乗算して得た値と、
前記特定の空間の全ての部分についての前記距離の合計値に対する当該部分についての前記距離の比に重み係数を乗算して得た値と、
当該部分の音量と前記音量の平均値との差に重み係数を乗算して得た値と、
当該部分の温度と前記温度の平均値との差に重み係数を乗算して得た値とから、前記注目度を算出する、請求項８に記載の注目度推定装置。
【請求項１２】
前記情報取得部が、前記滞在人数情報及び前記環境情報を取得する度に、これらを、前記記憶部に記憶させており、
前記記憶部に記憶された前記滞在人数情報及び前記環境情報を用いて、前記記憶部に記憶されている、前記人の数の平均値、前記音量の平均値、及び前記温度の平均値を再計算する、情報更新部を更に備えている、請求項１１に記載の注目度推定装置。
【請求項１３】
前記特定の空間内のいずれかの部分において、前記注目度推定部による注目度の推定ができない場合に、前記注目度の推定ができない部分に対応する他の部分を特定する、対応部分特定部を更に備え、
前記記憶部が、前記部分毎に、前記注目度推定部によって過去に推定された前記注目度を記憶しており、
前記注目度推定部が、前記対応部分特定部によって特定された前記対応する他の部分における、前記過去に推定された前記注目度に基づいて、前記注目度の推定ができない部分における前記注目度を予測する、請求項５〜１２のいずれかに記載の注目度推定装置。
【請求項１４】
前記対応部分特定部が、前記注目度の推定ができない部分以外の部分における前記過去に推定された前記注目度、及び前記位置情報のうち、少なくとも１つを用いて、前記対応する他の部分を特定し、
前記注目度推定部が、
前記記憶部に記憶されている、前記対応する他の部分における、前記過去に推定された前記注目度に対して、現在の時刻を基準として、過去に向けて、設定された間隔で時間窓を設定し、
最新の時間窓における前記注目度の変化と、前記最新の時間窓以外の時間窓における前記注目度の変化とを対比して、変化の態様が前記最新の時間窓に最も類似する時間窓を特定し、
そして、前記記憶部から、特定した前記時間窓での、前記注目度の推定ができない部分における過去の前記注目度を抽出し、抽出した過去の前記注目度を、前記注目度の推定ができない部分における現在の前記注目度とする、請求項１３に記載の注目度推定装置。
【請求項１５】
人感センサが設置された、前記特定の空間以外の空間のうち、前記特定の空間に類似する類似空間を特定する、類似空間特定部を更に備え、
前記注目度推定部が、
前記特定の空間内の前記部分及び前記特定の空間内の前記人感センサが反応しない無反応部分と、前記類似空間内のそこに配置された前記人感センサが反応する反応部分との対応関係を特定し、
そして、前記対応関係と、前記特定の空間における前記部分毎に推定された前記注目度と、前記類似空間内の前記反応部分毎に推定された、当該反応部分に滞在している人が当該反応部分に注目している度合とを用いて、
前記無反応部分における前記注目度を予測する、請求項５〜１４のいずれかに記載の注目度推定装置。
【請求項１６】
前記注目度推定部が、
前記特定の空間における前記位置情報と、前記特定の空間内の前記無反応部分の位置を特定する情報と、前記類似空間内の各反応部分の位置を特定する情報とを用い、
前記対応関係として、前記特定の空間内の前記部分それぞれに類似する前記類似空間内の前記反応部分と、前記無反応部分に類似する前記類似空間内の前記反応部分とを特定する、請求項１５に記載の注目度推定装置。
【請求項１７】
前記記憶部が、前記類似空間内の前記反応部分毎に過去に推定された前記度合を記憶し、
前記注目度推定部が、
前記記憶部に記憶されている、前記類似空間内の前記反応部分毎に過去に推定された前記度合に対して、現在の時刻を基準として、過去に向けて、設定された間隔で時間窓を設定し、
更に、各時間窓における前記反応部分毎の前記度合の変化と、前記特定の空間内の前記部分毎に推定された前記注目度の最新の変化とを対比して、変化の態様が前記注目度の最新の変化に最も類似する時間窓を特定し、
そして、前記記憶部から、特定した前記時間窓における、前記無反応部分に類似する前記反応部分に対して推定された前記度合を抽出し、
抽出した前記度合を、前記無反応部分における前記注目度とする、請求項１６に記載の注目度推定装置。
【請求項１８】
特定の空間内の部分毎の環境を特定する環境情報、及び前記部分毎の位置を特定する位置情報のうち少なくとも一つと、前記部分毎の当該部分に滞在している人の数を特定する滞在人数情報とを用いて、前記部分毎に、当該部分に滞在している人が当該部分に注目している度合を示す注目度を推定する、注目度推定ステップを、
有していることを特徴とする注目度推定方法。
【請求項１９】
コンピュータに、
特定の空間内の部分毎の環境を特定する環境情報、及び前記部分毎の位置を特定する位置情報のうち少なくとも一つと、前記部分毎の当該部分に滞在している人の数を特定する滞在人数情報とを用いて、前記部分毎に、当該部分に滞在している人が当該部分に注目している度合を示す注目度を推定する、注目度推定ステップを、
実行させる、プログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、店舗の各売り場において客の注目度を推定する、注目度推定装置、注目度推定方法、及びプログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、特定の空間における実際の状況を表現可能な指標を提供し得る、注目度推定装置、注目度推定方法、及びプログラムを提供することにある。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、コンピュータに、特定の空間内の部分毎の環境を特定する環境情報、及び前記部分毎の位置を特定する位置情報のうち少なくとも一つと、前記部分毎の当該部分に滞在している人の数を特定する滞在人数情報とを用いて、前記部分毎に、当該部分に滞在している人が当該部分に注目している度合を示す注目度を推定する、ステップを、実行させることを特徴とする。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
以上のように、本発明における、注目度推定装置、注目度推定方法、及プログラムによれば、特定の空間における実際の状況を表現可能な指標を提供することができる。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５３】
下記（数３）が用いられる場合、注目度推定部１１は、売場毎に、最低滞在人数に対する当該売場の滞在人数の比に重み係数αを乗算して得た値と、対象空間の全売場の動線距離の合計値に対する当該売場の動線距離の比に重み係数βを乗算して得た値と、基準音量に対する当該売場の音量の比に重み係数γを乗算して得た値と、基準温度と当該売場の温度との差に重み係数ηを乗算して得た値とから、注目度を算出する。下記の（数３）が用いられると、各売場の現在の状況と基準となった状況との違いが大きいほど、注目度が大きくなる。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７０】
集計された人感センサデータから滞在人数を算出するための回帰式の計算方法は、以下の通りとなる。本実施の形態１では、図１１に示すように、１０分間の人感センサデータと、その間の実際の滞在人数と、の関係を回帰分析することによって、回帰式が計算される。このとき、人感センサデータとしては、１０分間における反応回数の平均値ＡＶＥｎ、同じく反応回数の分散値ＶＡＲｎ、１０分間における反応時間の平均値ＡＶＥｔ、同じく反応時間の分散値ＶＡＲｔが用いられる。また、「実際の滞在人数」としては、該期間
内に実際の調査によって計測された滞在人数の平均値が用いられる。そして、回帰分析の結果、下記の数４に示す回帰式が得られる。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９３】
下記（数７）は、平均温度の計算式を示している。下記（数７）では、過去１週間分のデータから平均温度が計算される。下記（数７）において、ｎ３はデータ数を示している。情報更新部１５は、下記（数７）における「１週間分の温度の合計値（Σ１週間温度）」から、最も古い温度の値を減算し、ステップＢ１で新たに記憶された温度を加算し、下記（数７）を用いて、平均温度の値を更新する。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３１】
具体的には、注目度推定部１１は、先ず、対応売場毎に、最新の時間窓ＴＷ１０の注目度の波形と、他の時間窓の注目度の波形との類似度を算出する。この場合の類似度としては、例えば、時間窓同士の相関係数、コサイン類似度が挙げられる。次に、注目度推定部１１は、時間窓毎に、各対応売場の類似度を積算し、これらの平均値を求める。そして、注目度推定部１１は、平均値が最も高い時間窓を特定し、この時間窓を、最新の時間窓ＴＷ１０に類似する時間窓として特定する。図２１の例では、時間窓ＴＷ２が特定されている。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４３】
また、図２３の例では、類似空間特定部１７は、特定の空間１００の類似空間として、店舗ＴのフロアＢを特定している。また、フロアＢにも、「調理用品売場：Ｔ１」、「喫茶用品売場：Ｔ２」、「弁当箱売場：Ｔ３」、「手作り用品売場：Ｔ４」が設置されている。図２３においてＴ１〜Ｔ４それぞれは、フロアＢの各売場の識別子を示している。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１７９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１７９】
（付記３）
前記情報取得部が、前記人感センサの反応回数及び反応時間を取得し、取得した前記反応回数及び反応時間を予め作成された回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得し、
前記回帰式は、設定期間における前記人感センサの反応回数及び反応時間から得られた情報と、前記人感センサが設置された部分での前記設定期間中に計測された人数と、の関係の回帰分析によって作成されている、付記２に記載の注目度推定装置。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１８２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１８２】
（付記６）
前記情報取得部が、前記人感センサの反応回数及び反応時間を取得し、取得した前記反応回数及び反応時間を予め作成された回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得し、
前記回帰式は、設定期間における前記人感センサの反応回数及び反応時間から得られた情報と、前記人感センサが設置された部分での前記設定期間中に計測された人数と、の関係の回帰分析によって作成されている、付記５に記載の注目度推定装置。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１９６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１９６】
（付記２０）
前記情報取得ステップにおいて、前記人感センサの反応回数及び反応時間を取得し、取得した前記反応回数及び反応時間を予め作成された回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得し、
前記回帰式は、設定期間における前記人感センサの反応回数及び反応時間から得られた情報と、前記人感センサが設置された部分での前記設定期間中に計測された人数と、の関係の回帰分析によって作成されている、付記１９に記載の注目度推定方法。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１９９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１９９】
（付記２３）
前記情報取得ステップにおいて、前記人感センサの反応回数及び反応時間を取得し、取得した前記反応回数及び反応時間を予め作成された回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得し、
前記回帰式は、設定期間における前記人感センサの反応回数及び反応時間から得られた情報と、前記人感センサが設置された部分での前記設定期間中に計測された人数と、の関係の回帰分析によって作成されている、付記２２に記載の注目度推定方法。
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２０４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２０４】
（付記２８）
前記環境情報が、前記部分毎の音量及び前記部分毎の温度を特定する情報であり、
前記位置情報が、前記部分毎における、前記特定の空間の入口から当該部分までの距離であり、
前記記憶装置が、更に、前記情報取得ステップによって過去に取得された前記部分毎の当該部分に滞在している人の数の平均値と、前記情報取得ステップによって過去に取得された前記部分毎の音量の平均値と、前記情報取得ステップによって過去に取得された前記部分毎の温度の平均値とを記憶し、
前記注目度推定ステップにおいて、前記部分毎に、
当該部分に滞在している人の数と前記人の数の平均値との差に重み係数を乗
算して得た値と、
前記特定の空間の全ての部分についての前記距離の合計値に対する当該部分についての前記距離の比に重み係数を乗算して得た値と、
当該部分の音量と前記音量の平均値との差に重み係数を乗算して得た値と、
当該部分の温度と前記温度の平均値との差に重み係数を乗算して得た値とから、前記注目度を算出する、付記２５に記載の注目度推定方法。
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２０５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２０５】
（付記２９）
前記記憶装置が、前記情報取得ステップにおいて前記滞在人数情報及び前記環境情報が取得される度に、これらを記憶しており、
前記記憶装置が記憶した前記滞在人数情報及び前記環境情報を用いて、前記記憶装置に記憶されている、前記人の数の平均値、前記音量の平均値、及び前記温度の平均値を再計算する、情報更新ステップを更に有している、付記２８に記載の注目度推定方法。
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２１１】
（付記３５）
コンピュータに、
特定の空間内の部分毎の環境を特定する環境情報、及び前記部分毎の位置を特定する位置情報のうち少なくとも一つと、前記部分毎の当該部分に滞在している人の数を特定する滞在人数情報とを用いて、前記部分毎に、当該部分に滞在している人が当該部分に注目している度合を示す注目度を推定する、注目度推定ステップを、実行させるプログラム。
【手続補正１９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２１２】
（付記３６）
前記部分毎に設置された環境センサから前記環境情報を取得し、そして、前記部分毎に設置された人感センサから前記滞在人数情報を取得する、情報取得ステップを、更に、前記コンピュータに実行させ、
前記環境情報が、前記部分毎の音量、及び前記部分毎の温度のうち少なくとも一つを特定する情報であり、
前記注目度推定ステップにおいて、前記部分毎に、前記情報取得ステップで取得した前記環境情報と前記滞在人数情報とを用いて前記注目度を推定する、付記３５に記載のプログラム。
【手続補正２０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２１３】
（付記３７）
前記情報取得ステップにおいて、前記人感センサの反応回数及び反応時間を取得し、取得した前記反応回数及び反応時間を予め作成された回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得し、
前記回帰式は、設定期間における前記人感センサの反応回数及び反応時間から得られた情報と、前記人感センサが設置された部分での前記設定期間中に計測された人数と、の関係の回帰分析によって作成されている、付記３６に記載のプログラム。
【手続補正２１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２１４】
（付記３８）
前記回帰式が、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値と、を変数として含み、
前記情報取得ステップにおいて、取得した前記反応回数及び反応時間から、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値とを算出し、算出した値を前記回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得する、付記３７に記載のプログラム。
【手続補正２２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２１５】
（付記３９）
前記部分毎に設置された人感センサから、前記滞在人数情報を取得する、情報取得ステップを更に前記コンピュータに実行させ、
前記位置情報が予め記憶装置に記憶されており、
前記注目度推定ステップにおいて、前記部分毎に、前記記憶装置に記憶されている前記位置情報と、前記情報取得ステップで取得した前記滞在人数情報とを用いて、前記注目度を推定する、付記３５に記載のプログラム。
【手続補正２３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２１６】
（付記４０）
前記情報取得ステップにおいて、前記人感センサの反応回数及び反応時間を取得し、取得した前記反応回数及び反応時間を予め作成された回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得し、
前記回帰式は、設定期間における前記人感センサの反応回数及び反応時間から得られた情報と、前記人感センサが設置された部分での前記設定期間中に計測された人数と、の関係の回帰分析によって作成されている、付記３９に記載のプログラム。
【手続補正２４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２１７】
（付記４１）
前記回帰式が、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値と、を変数として含み、
前記情報取得ステップにおいて、取得した前記反応回数及び反応時間から、一定期間における人感センサの反応回数の平均値及び分散値と、前記一定期間における人感センサの反応時間の平均値及び分散値とを算出し、算出した値を前記回帰式に適用することによって、前記滞在人数情報を取得する、付記４０に記載のプログラム。
【手続補正２５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２１８】
（付記４２）
前記情報取得ステップにおいて、更に、前記部分毎に設置された環境センサから、前記環境情報を取得し、
前記環境情報が、前記部分毎の音量、及び前記部分毎の温度のうち少なくとも一つを特定する情報であり、
前記注目度推定ステップにおいて、前記部分毎に、前記情報取得ステップで取得した前記環境情報を更に用いて前記注目度を推定する、付記３９〜４１のいずれかに記載のプログラム。
【手続補正２６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２１９】
（付記４３）
前記環境情報が、少なくとも前記部分毎の音量を特定する情報であり、
前記位置情報が、前記部分毎における、前記特定の空間の入口から当該部分までの距離であり、
前記注目度推定ステップにおいて、前記部分毎に、当該部分に滞在している人の数に重み係数を乗算して得た値と、前記特定の空間の全ての部分についての前記距離の合計値に対する当該部分についての前記距離の比に重み係数を乗算して得た値と、当該部分の音量に重み係数を乗算して得た値とから、前記注目度を算出する、付記４２に記載のプログラム。
【手続補正２７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２２０】
（付記４４）
前記環境情報が、前記部分毎の音量及び前記部分毎の温度を特定する情報であり、
前記位置情報が、前記部分毎における、前記特定の空間の入口から当該部分までの距離であり、
前記記憶装置が、前記情報取得ステップによって過去に取得された前記部分毎の当該部分に滞在している人の数の最小値と、音量について予め設定された基準音量と、温度について予め設定された基準温度とを記憶し、
前記注目度推定ステップにおいて、前記部分毎に、
前記最小値に対する当該部分に滞在している人の数の比に重み係数を乗算して得た値と、
前記特定の空間の全ての部分についての前記距離の合計値に対する当該部分についての前記距離の比に重み係数を乗算して得た値と、
前記基準音量に対する当該部分の音量の比に重み係数を乗算して得た値と、
前記基準温度に対する当該部分の温度の比に重み係数を乗算して得た値とから、前記注目度を算出する、付記４２に記載のプログラム。
【手続補正２８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２２１】
（付記４５）
前記環境情報が、前記部分毎の音量及び前記部分毎の温度を特定する情報であり、
前記位置情報が、前記部分毎における、前記特定の空間の入口から当該部分までの距離であり、
前記記憶装置が、更に、前記情報取得ステップによって過去に取得された前記部分毎の当該部分に滞在している人の数の平均値と、前記情報取得ステップによって過去に取得された前記部分毎の音量の平均値と、前記情報取得ステップによって過去に取得された前記部分毎の温度の平均値とを記憶し、
前記注目度推定ステップにおいて、前記部分毎に、
当該部分に滞在している人の数と前記人の数の平均値との差に重み係数を乗算して得た値と、
前記特定の空間の全ての部分についての前記距離の合計値に対する当該部分についての前記距離の比に重み係数を乗算して得た値と、
当該部分の音量と前記音量の平均値との差に重み係数を乗算して得た値と、
当該部分の温度と前記温度の平均値との差に重み係数を乗算して得た値とから、前記注目度を算出する、付記４２に記載のプログラム。
【手続補正２９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２２２】
（付記４６）
前記記憶装置が、前記情報取得ステップにおいて前記滞在人数情報及び前記環境情報が取得される度に、これらを記憶しており、
前記記憶装置が記憶した前記滞在人数情報及び前記環境情報を用いて、前記記憶装置に記憶されている、前記人の数の平均値、前記音量の平均値、及び前記温度の平均値を再計算する、情報更新ステップを、更に、前記コンピュータに実行させる、付記４５に記載のプログラム。
【手続補正３０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２２３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２２３】
（付記４７）
前記記憶装置が、前記部分毎に、前記注目度推定ステップによって過去に推定された前記注目度を記憶しており、
前記特定の空間内のいずれかの部分において、前記注目度推定ステップによる注目度の推定ができない場合に、前記注目度の推定ができない部分に対応する他の部分を特定する、対応部分特定ステップと、
前記対応部分特定ステップによって特定された前記対応する他の部分における、前記過去に推定された前記注目度に基づいて、前記注目度の推定ができない部分における前記注目度を予測する、予測ステップと、
を更に前記コンピュータに実行させる、付記３９〜４６のいずれかに記載のプログラム。
【手続補正３１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２２４】
（付記４８）
前記対応部分特定ステップにおいて、前記注目度の推定ができない部分以外の部分における前記過去に推定された前記注目度、及び前記位置情報のうち、少なくとも１つを用いて、前記対応する他の部分を特定し、
前記予測ステップにおいて、
前記記憶装置に記憶されている、前記対応する他の部分における、前記過去に推定された前記注目度に対して、現在の時刻を基準として、過去に向けて、設定された間隔で時間窓を設定し、
最新の時間窓における前記注目度の変化と、前記最新の時間窓以外の時間窓における前記注目度の変化とを対比して、変化の態様が前記最新の時間窓に最も類似する時間窓を特定し、
そして、前記記憶装置から、特定した前記時間窓での、前記注目度の推定ができない部分における過去の前記注目度を抽出し、抽出した過去の前記注目度を、前記注目度の推定ができない部分における現在の前記注目度とする、
付記４７に記載のプログラム。
【手続補正３２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２２５】
（付記４９）
人感センサが設置された、前記特定の空間以外の空間のうち、前記特定の空間に類似する類似空間を特定する、類似空間特定ステップと、
前記特定の空間内の前記部分及び前記特定の空間内の前記人感センサが反応しない無反応部分と、前記類似空間内のそこに配置された前記人感センサが反応する反応部分との対応関係を特定し、
そして、前記対応関係と、前記特定の空間における前記部分毎に推定された前記注目度と、前記類似空間内の前記反応部分毎に推定された、当該反応部分に滞在している人が当該反応部分に注目している度合とを用いて、
前記無反応部分における前記注目度を予測する、第２の予測ステップと、
を更に前記コンピュータに実行させる、付記３９〜４８のいずれかに記載のプログラム。
【手続補正３３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２２６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２２６】
（付記５０）
前記第２の予測ステップにおいて、
前記特定の空間における前記位置情報と、前記特定の空間内の前記無反応部分の位置を特定する情報と、前記類似空間内の各反応部分の位置を特定する情報とを用い、
前記対応関係として、前記特定の空間内の前記部分それぞれに類似する前記類似空間内の前記反応部分と、前記無反応部分に類似する前記類似空間内の前記反応部分とを特定する、
付記４９に記載のプログラム。
【手続補正３４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２２７】
（付記５１）
前記記憶装置が、前記類似空間内の前記反応部分毎に過去に推定された前記度合を記憶しており、
前記第２の予測ステップにおいて、
前記記憶装置に記憶されている、前記類似空間内の前記反応部分毎に過去に推定された前記度合に対して、現在の時刻を基準として、過去に向けて、設定された間隔で時間窓を設定し、
更に、各時間窓における前記反応部分毎の前記度合の変化と、前記特定の空間内の前記部分毎に推定された前記注目度の最新の変化とを対比して、変化の態様が前記注目度の最新の変化に最も類似する時間窓を特定し、
そして、前記記憶装置から、特定した前記時間窓における、前記無反応部分に類似する前記反応部分に対して推定された前記度合を抽出し、抽出した前記度合を、前記無反応部分における前記注目度とする、付記５０に記載のプログラム。
【手続補正３５】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１３】
2011162119.tif 000039
【国際調査報告】
2011162119.tif 000040
2011162119.tif 000041
2011162119.tif 000042